Mit jelentenek a versenyautók és a legújabb

A modern F1-es versenyautók hálózatba kapcsolt, összekapcsolt és intelligens gépek, amelyek több száz érzékelővel rendelkeznek. Ezek az érzékelők több milliárd adatpontot szolgáltatnak, amelyeket elemzünk, és segítik az autókat versenytársaikon felülmúlni – akárcsak Lewis Hamilton a Silverstone-i drámai győzelmével!

De mi köze ennek a jobb egészségügyi ellátáshoz? Nos, az egyik technológia, amely megváltoztatja az egészségügyi ellátás módját, a balisztokardiográfia és a mesterséges intelligencia (AI).

A balisztokardiográfiát vagy BCG-t 1877-ben fejlesztette ki JW Gordon amelyet a szeizmológia és a főként a szívműködés felderítésére és monitorozására fejlesztették ki a mérlegekben használt érzékelők beépítésével. De voltak kihívásai, és végül elhalványult a használatból. Ráadásul az EKG-t 1903-ban fejlesztették ki, és sokkal jobb, reprodukálható eredményeket hozott. De ma, majdnem egy évszázaddal később, a BCG visszatért a mesterséges intelligencia segítségével.

A BCG újjáélesztése az MI-vel összhangban, ma:

Jelenleg a folyamatos monitorozás a megfelelőség és további erőfeszítések nélkül szükséges – az érintés nélküli BCG pedig számos alkalmazáshoz rendelkezik ezzel a képességgel.

A ballisztokardiográf (BCG) a szív által generált ballisztikus erők mérése. Ez azt jelenti, hogy méri a vér lefelé irányuló mozgását a leszálló aortán keresztül, és felfelé irányuló visszarúgást produkál, és minden szívverésnél kissé felfelé mozgatja a testét. Ez egy nem tolakodó módszer, amely segít grafikusan ábrázolni a test ismétlődő mozgásait, amelyek abból adódnak, hogy minden szívveréssel hirtelen vért lökdösnek az erekbe.

Ezt a technológiát továbbfejlesztették az EKG és a BCG kombinálásával. Az EKG méri a szív elektromos aktivitását, és a problémák észlelésére szolgál, beleértve a szívrohamokat, aritmiákat stb. A BCG esetében egy non-invazív és érintésmentes módszer a szívműködés monitorozására, a szív mechanikai aktivitásának mérésével, piezoelektromos kristályok segítségével. A technológia legfejlettebb formájában pedig ezek a kristályok az ágya alá helyezhetők, és rögzíthetik a mechanikai tevékenységeket, például a szív mozgását, a szívverést, a vérnyomást, a légzési mintát és a test egyéb finom és durva mozgásait. Mindezek a mechanikai jelek szűrhetők, hogy a test szinte minden részéhez szükséges jeleket kapjanak, amelyek rögzíthetők, elemezhetők és megfelelően megjelölhetők.

A BCG a szívmérés invazív módszereinek felváltása előtt áll, és áttörést jelenthet a non-invazív monitorozásban. Ha ehhez hozzáadjuk az algoritmusok, a dolgok internetének és a mesterséges intelligencia használatát, az orvosok létrehozhatnak egy protokollt, amely segíthet észlelni és elemezni a kóros szívritmusokat, a légzésszámot, a ritmusokat és az alvási szokásokat. A BCG által rögzített adatok a szívelégtelenség, az obstruktív alvási apnoe, a Parkinson-kóros remegés tekintetében is hamarabb észlelhetik a betegek súlyosbodását, így nemcsak hamarabb észlelhetők, hanem sikeresen megelőzhetők és kezelhetők a betegségek, csökkentve a halálozást.

Miért tűnt el a BCG a múltban:

A BCG felfedezése után az 1940-es évektől a 80-as évekig intenzív kutatások középpontjában állt, mígnem elhalványult. Ennek néhány oka, többek között:

• Hiányoztak a szabványos mérési technikák, így nem álltak rendelkezésre szabványosított értelmezési protokollok.
• A BCG hullámforma pontos fiziológiai eredetének megértésének hiánya.
• Magas zajérzékenység
• A BCG abban az időben nem volt képes pontos klinikai diagnózist felállítani a szívinfarktusra, az angina pectorisra és a szívkoszorúér-betegségre, mivel nem volt olyan specifikus.

De ami igazán leállította a BCG alkalmazását, az az ultrahang- és EKG-technikák hajnala volt, amelyek nem voltak invazívak a szív- és hemodinamikai diagnosztikában.

Prediktív egészségügy – A BCG és a mesterséges intelligencia jövője az egészségügyben:

A jövő ígéretes a BCG számára, különösen az AI-val kombinálva. Valójában felgyorsul a kutatás arra vonatkozóan, hogy a BCG hogyan használható olyan betegségek meghatározására és esetleg előrejelzésére, mint a magas vérnyomás, alvási apnoe, szívelégtelenség, légzési elégtelenség, görcsrohamok és egy sor egyéb betegség.

Valójában a tanulmányok azt találták, hogy a BCG használatának más diagnosztikai módszerekkel való kombinálása segíthet az orvosoknak abban is, hogy A CVD előrehalad, és hogyan működik a beavatkozás. A technológia abban is segíthet, hogy a kemoterápiában részesülő betegek és kezelőorvosaik felmérjék, mennyire működik a kezelés, és ami még fontosabb, felhasználható a kardiotoxicitás és a kardiovaszkuláris kockázat elkerülésére a rákkezelés során.

Mindent összevetve, az EKG és a BCG integrálása megváltoztathatja a játékot. Képzelje el az összes egészségügyi adatot, amelyet gépi tanulási algoritmusok segítségével össze lehet gyűjteni és elemezni – lehetővé téve, hogy az egészségügy inkább prediktív, mintsem reaktív legyen. A technológia megjelenésével nincs messze a nap. Előre észlelhetjük a problémákat, időben behozhatjuk a betegeket és megelőzhetjük a katasztrófákat. Mindannyian tudjuk, hogy a megelőzés jobb, mint a gyógyítás, de a korai felismerés jobb eredményeket és hosszú távú eredményeket hozhat.

CIKK VÉGE