I ricercatori hanno addestrato due reti residue identiche su immagini ECG di un singolo battito cardiaco. Una delle due ha ricevuto una codifica a falsi colori che riempie di colori l’area sottostante all’intervallo QT, scelti in base al nomogramma QT, uno strumento clinico per la valutazione del rischio. Il modello con i soli colori ha raggiunto valori AUC di 0,903 e 0,914 in due visite della UK Biobank, mentre quello monocromatico si è attestato intorno a 0,72. Con otto tecniche di spiegazione, gli input a colori hanno permesso di localizzare con maggiore chiarezza e stabilità la regione QT a rischio.
Perché conta
I medici potrebbero affidarsi a spiegazioni degli ECG generate dall’IA e coerenti con i principi noti dell’elettrofisiologia, rafforzando la fiducia nelle valutazioni automatizzate del rischio.
