Machine Learning'in kullanımı ve Pacemaker'ın tespitini engellemek için

Giriş: Pacemaker'ın Eleştirel Rolü

Pacemakers, kalp tıbbındaki en dönüştürücü yeniliklerden biri olarak kalır, jeneratörün kendisi oldukça güvenilir olsa da, cihazın arızalanmasına, gereksiz hastaneleşmelere ve hatta yaşam tehdit edici komplikasyonlara katkıda bulunur. Makine öğreniminin gelişi (ML) daha önce meydana gelen hataları tespit etmek için güçlü bir yeni yaklaşım sunar.

Hızlandırıcı revizyonların önemli bir kısmı için ilgili komplikasyonlar hesabı.Ücretsiz bir çalışmaa göre:0)Heart Rhythm), sadece beş yıl içinde implantasyonda hastaların yaklaşık 2-5%'inde meydana gelen başarısızlıklar, kırık ve yalıtım ihlalleri en yaygın modlar olarak analiz edilir. Geleneksel gözetimleri ve cihaz tanılarının manuel inceleme ve manuel olarak gözden geçirilmesine dayanır - genellikle başarısızlıkları yakalayacaklardır.

Bu makale, makine öğreniminin, hızmaker'ın başarısızlıklarını tespit etmek ve önlemek için nasıl uygulandığını araştırıyor, liderlik bozulmasının temel mekanizmalarının altını çiziyor, makine öğrenme teknikleri bu soruna en uygun, klinik çalışmalarla gerçek dünya kanıtları ve klinik çalışmalar için pratik sonuçlar.

Pacemaker'ın Başarısızlıklarını Anlamak: Mechanisms and Modes

Pacemaker, iletken alaşımlardan imal edilir (muhtemelen platin-iridium veya MP35N) silikon veya poliurethane gibi bir polimer yalıtımda bulunur. Zamanla, mekanik stres, vücut kimyası ve kusurları anlama, etkili ML algılama algoritmaları tasarlamak için gereklidir.

Lead Fracture

Fractures, iletken bant veya kablo molaları olduğunda meydana gelir, jeneratör ve kalp arasında elektrik yolunu kesmek veya gürültü izlerinin aşırı derecede tekrarlanan modeller - subklavuzu ezmesi sitesi, klasör ilk önce-bir ekinyakınağa yakın bir şekilde ortaya çıkabilir.

Yalıtım Breach

Yalıtım ihlalleri, iletken teli vücut sıvılarına maruz bırakır, mevcut sızıntıya neden olur, düşük dürtüsel ve potansiyel oversensing of myopotentials or elektromanyetik müdahale. Breaches may be localized (e.g., because to sutureUV) or diffüz (aslitasyon nedeniyle normal değişikliklerden farklı olarak ayırt edilebilir.

Başlayın

Dislodgement tipik olarak erken (kücünden haftalar sonra haftalar sonra) meydana gelir, travma veya geri çekilme nedeniyle geri çekilmez. kırık veya yalıtım başarısızlığından daha az yaygındır, dislodgement algılanmada aniden değişiklikler tespit edilebilir, pacing eşiği veya dürtüsüzlüğün yanlışlığı ile tespit edilebilir.

Diğer Başarısız Mekanizmalar

Ek başarısızlık modları, iletken-insülasyon (bu yüzden "inside-out"un) aşınmasını içerir ve sonuçsuz korozyonun% 60'ını oluşturur.Bu olaylar aynı zamanda gelişmiş algılama stratejileri için ihtiyaç duyulan eşsiz elektrik imzaları oluşturur. FDA'nın üreticisi ve Kullanıcı Tesis Cihazı Deneyiminin 2022 analizi (MAUDE) veritabanının %60'ı ile ilgili raporların da kırık veya yalıtım başarısızlığının% 60'ını bulduğunu tespit eder.

Geleneksel Analiz Yöntemleri ve Sınırları

Mevcut klinik uygulama, liderlik başarısızlığı tespit etmek için, sorgulayıcı değerlerin bir kombinasyonunun üzerindedir ve elektrogramlar (tipik olarak her 3-12 ay), hasta odaklı uzaktan iletimler ve olay odaklı uyarılar sırasında. sorgular sırasında, klinikler manuel olarak incelenebilirlik değerleri, pacing eşleri, algılayıcılar ve elektrogramlar.Bu yöntemler aşırı başarısızlıklar için etkili olsa da, önemli kısıtlamalara sahiptir:

• [FONT:0) Düşük granularite:[Dönetici:[Dönetici:0) Çoğu implante edilmiş cihazlar sadece günlük veya haftalık trend verileri depolar, kısa süreli veya aralıklı anomaliler eksik.
• [FONT:0)Reaktif yanıt:[Dönetici:[Dönetici:0)[Dönetici:[Dönetici:[Dönetici:[Dönetici:0) Uyarılar genellikle bir eşiğin geçildiğinden sonra tetiklenir (örneğin, engellenme >1500 ULLAH)
• [FONT:0]False alarmları: [Döntgen:[Dönetici:0) Önlem ve normal biyolojik değişiklikler (örneğin ilk ay içinde kesinti) erken başarısızlık, gereksiz müdahalelere yol açabilir.
• [FONT:0)Clinician yükü:[Dönetici: 1 ) Yılda binlerce veri noktası, zaman yoğun ve gözetime eğilimlidir.

Bu boşluklar sürekli, otomatik ve daha fazla nuanced analizi sağlamak için makine öğrenimi fırsatı vurgulamaktadır.

Cardiyak Cihazların Eşleştirilmesi

Makine öğrenimi, her kural için açık bir şekilde programlanmış olmayan verilerin bir aileyi kapsar.In the speedmaker lead-failure domain, ML modelleri genellikle normal çalışma ve bilinen başarısızlık olayları içeren tarihsel cihaz verileri üzerinde eğitilmiştir.Bir kez eğitilmiş, model gerçek zamanlı olarak gelen verileri analiz etmek için bulut tabanlı veya cihaz destekli bir boru hattında dağıtılabilir.

Makine Öğrenmenin Türleri

Sınıflandırma için Öğrenmeyi Etkiliyor

Sınıf modelleri (örneğin, rastgele ormanlar, vektör makineleri, gradient-boosted ağaçlar) etiketlenmiş veriler üzerinde eğitilir: Her zaman noktası veya pencere “normal” veya “failure-prone” olarak etiketlenir. Özellikler, yetersizlik değerleri, pacing eşleri, algılayıcılar ve değişim oranı.A 2020 çalışması Amerikan Kalp Birliği'nden [Döneticileri)[Döneticileri kullanarak en iyi sınıfların% 92 oranında kırılması ve spesifikiteyi tahmin edebilir.

Anomaly Tespit ve denetimsiz Yöntemler

Çünkü liderlik başarısızlıkları nispeten nadir, birçok veri setleri ağır bir şekilde dengesizdir. Denetimsiz anomaly-detection yöntemleri (örneğin, bir sınıf SVM, izolasyon ormanları, otoencoders) "normal" davranışları ve bayrakların sınırlarını birçok başarısızlık örneği gerektirmeden öğrenmektir. Bu yaklaşım, eğitim setinde mevcut olmayan yeni başarısızlık modlarını tespit etmek için özellikle yararlıdır.

Zaman serisi analizi için Deep Learning for Time-Seri Analysis

Mevcut sinir ağları (RNNs) ve uzun kısa süreli hafıza (LSTM) ağları, günlük yetersizlik eğilimleri gibi açıklanabilir veriler için uygundur.Bu modeller uzun vadeli bağımlılıklar ve ince zaman kaymalarını yakalayabilir. LSTM ağları kullanarak çok merkezli bir kayıt çalışması, liderlik tespitinden önce 37 gün boyunca 37 gün boyunca başarısız oldu:0).

Data Sources and Feature Engineering

Modern hız yapıcılar fizyolojik ve cihaz parametrelerinin zenginliklerini kaydederler. ML modelleri için anahtar girişler şunlardır:

• [FONT=0)Lead engellenme:[Dönetici:[Dönetici: 1 ) ohms in pacing veya algılama sırasında ohms. Sudden yükselir, kırıklık önerebilir; düşüşler yalıtım ihlali önerir.
• [FONT=0) Eşliği:[Dönetici:[Dönetici: 0) Kalp yakalamak için minimum gerilim (veya pul genişliği) olabilir.
• [FONT=0]Sensing amplitude:[Dönetici R- dalgası amplitüdüt veya fibrozlık işaret edebilir.
• [[DÜŞÜNCÜŞÜNCÜŞÜNCÜŞÜNÜ:0)Pacemaker bağımlılık:[DÜDÜT:1) Cihazın Yüzdesi zaman artıştır.
• [FONT:0) Yerinden alınan elektrogramlar: [Dönder:[Dönder: 1) Ham gerilim, gürültüyü ortaya çıkarabilir, fizyolojik olmayan sinyalleri veya kesir.

Özel mühendislik, ham ölçümleri daha bilgilendirici temsillere dönüştürmeyi içerir - örneğin, demiryolu pencereleri üzerinde uygulanabilirlik, eşleme değişikliklerin eğimi veya frekans domain elektrogramlardan özellikleri.

Önleyici Stratejiler Makine Öğrenmeleri tarafından Enabled

ML-güdümlü algılamanın nihai hedefi, zarar vermeyi engelleyen proaktif müdahalelerin sağlanmasıdır. Aşağıda doğru erken uyarılarla mümkün olan en önemli önleyici stratejilerdir.

Riskli İzleme

Tekdüzel takip aralıkları yerine, ML tarafından yüksek riskli hastalar Mayo Clinic'te daha sık uzaktan veya in-klinic değerlendirmeler için planlanabilirler. Düşük riskli hastalar, gereksiz ziyaretleri güvenli bir şekilde genişletebilir. gradient-boosted ağaçları kullanarak risk-stratifikasyon modeli, Mayo Clinic'te yüzde 34 oranında acil bir pilot tarafından kesintiye uğraması için gösterilmiştir ().