Pesquisadores do Instituto Nacional de Padrões e Tecnologia (NIST) usaram uma forma de IA conhecida como aprendizado de máquina para identificar com precisão ritmos cardíacos anormais em bombeiros americanos
Os pesquisadores esperam que seu trabalho eventualmente leve a um monitor cardíaco portátil que os bombeiros possam usar para detectar sinais de alerta precoce de problemas cardíacos e levá-los a procurar atendimento médico antes que seja tarde demais. O treinamento de um modelo de aprendizado de máquina com dados da vida real dos bombeiros foi fundamental.
Os bombeiros arriscam regularmente suas vidas em situações perigosas, mas a maioria das mortes em serviço não é causada diretamente por fogo ou inalação de fumaça. Em vez disso, aproximadamente 40% das mortes em serviço vêm de morte cardíaca súbita.
A equipe, que inclui pesquisadores do NIST, da Universidade de Rochester e do Google, publicou seus resultados no Fire Safety Journal
A morte súbita cardíaca matou 36 bombeiros em serviço em 2022, de acordo com a Associação Nacional de Proteção dos EUA contra Incêndios. A morte súbita cardíaca ocorre quando um ritmo cardíaco irregular faz com que o coração pare de bombear sangue, mais comumente devido a um ataque cardíaco. Eventos cardíacos súbitos matam bombeiros em serviço duas vezes mais do que policiais e quatro vezes mais do que outros socorristas.
“Ano após ano, eventos cardíacos súbitos são de longe a principal causa de morte de bombeiros”, disse o pesquisador do NIST, Chris Brown. “Eventos cardíacos também causam lesões que acabam com a carreira e incapacidades de longo prazo.”
Para resolver esse problema, os pesquisadores do NIST entraram em contato com colegas da Escola de Enfermagem da Universidade de Rochester. Uma década atrás, a pesquisadora de Rochester Mary Carey e seus colegas coletaram 24 horas de dados de eletrocardiograma (ECG) de cada um dos 112 bombeiros, que tinham eletrodos presos ao peito. Os dados do ECG abrangeram turnos de plantão de 16 horas e turnos de folga de oito horas, durante os quais os bombeiros se engajaram em suas atividades diárias, como atender incêndios e chamadas médicas, fazer exercícios, comer, descansar e dormir.
“Os dados dos bombeiros que coletamos são únicos”, disse o coautor de Rochester, Dillon Dzikowicz. “Ter dados robustos é essencial para levar nosso trabalho adiante e proteger os bombeiros.”
Os pesquisadores então usaram o aprendizado de máquina e o conjunto de dados de Rochester para construir o que eles chamam de modelo de Monitoramento da Saúde do Coração (H2M).
Eles treinaram H2M com segmentos de 12 segundos de uma grande parte dos dados de ECG. Os batimentos cardíacos individuais nos ECGs foram classificados como batimentos normais ou batimentos anormais, indicativos de ritmos cardíacos irregulares, como fibrilação atrial ou taquicardia ventricular.
“O modelo foi projetado para aprender efetivamente os padrões de ECG de batimentos normais e anormais”, disse Jiajia Li, pesquisador convidado do NIST
“Usar o conjunto de dados certo para treinar o modelo de IA foi fundamental”, disse Wai Cheong Tam, pesquisador do NIST.
No futuro, os pesquisadores prevêem que esse modelo possa ser incorporado a monitores cardíacos portáteis que os bombeiros possam usar em serviço para alertá-los sobre irregularidades cardíacas em tempo real. Esse assistente de IA pode ser a próxima melhor coisa para um cardiologista que acompanha uma equipe de combate a um incêndio.
“Essa tecnologia pode salvar vidas”, disse Tam, acrescentando que essa abordagem pode ser ampliada para ajudar outros grupos se a IA for treinada com conjuntos de dados de ECG apropriados. “Isso poderia beneficiar não apenas os bombeiros, mas também outros socorristas e populações adicionais no público em geral”.
Trabalho: Jiajia Li, Christopher Brown, Dillon J. Dzikowicz, Mary G. Carey, Wai Cheong Tam, Michael Xuelin Huang. Rumo ao monitoramento da saúde cardíaca em tempo real no combate a incêndios usando redes neurais convolucionais. Revista de Segurança Contra Incêndio. Publicado online em 28 de junho de 2023. DOI: 10.1016/j.firesaf.2023.103852
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