هوش مصنوعی و تحلیل پیشرفته ECG در دامپزشکی: روشی دقیق برای شناسایی آریتمی ها

در دهه های اخیر، پیشرفت در حوزه هوش مصنوعی (AI: Artificial Intelligence) و یادگیری عمیق (Deep Learning) موجب تحولی چشمگیر در تحلیل داده های فیزیولوژیکی قلبی شده است. در دامپزشکی، بررسی الکتروکاردیوگرام (ECG: Electrocardiogram) به عنوان یک ابزار اصلی در ارزیابی عملکرد الکتریکی قلب حیوانات، به ویژه در گونه های ورزشی، از اهمیت بالینی فراوانی برخوردار است. با این حال، تفسیر داده های ECG حیوانی به دلیل تفاوت های گونه ای، نوسانات ناشی از استرس و محدودیت داده های استاندارد، با چالش های متعددی همراه است. در سال های اخیر، شبکه های عصبی کانولوشنی (Convolutional Neural Networks:CNNs) و شبکه های حافظه بلند مدت (LSTM: Long Short Term Memory) به عنوان دو ابزار موثر در شناسایی الگوهای پیچیده امواج ECG معرفی شده اند. ترکیب این دو مدل در قالب شبکه های هیبریدی CNN–LSTM امکان تحلیل همزمان ویژگی های مکانی و زمانی را فراهم کرده و در مطالعات متعدد حیوانی موجب افزایش چشمگیر دقت تشخیص آریتمی های قلبی شده است. افزون بر این، شاخص تغییرپذیری ضربان قلب (HRV: Heart Rate Variability) به عنوان پارامتری کمی از تعادل میان سمپاتیک و پاراسمپاتیک، در ترکیب با داده های ECG و با بهره گیری از مدل های یادگیری چند مودال (Multimodal Learning Models)، توانسته است پیشبینی وقوع آریتمی های پاروکسیسمال را با دقت بالاتری ممکن سازد. به کارگیری روش های جدیدتر مانند شبکه های گراف عصبی (GNNs: Graph Neural Networks) و مدل های Transformer نیز موجب افزایش توان مدل ها در تفسیر ارتباطات میان لیدهای مختلف ECG شده است. به طور کلی، همگرایی هوش مصنوعی و فیزیولوژی قلب حیوانات افق تازه ای بر تشخیص سریع و دقیق اختلالات ریتمیک قلب گشوده است. در واقع انتظار می رود با گسترش بانک های داده دامپزشکی، توسعه الگوریتم های تفسیرپذیر (XAI: Explainable AI)، و استانداردسازی پروتکل های ثبت سیگنال، هوش مصنوعی به ابزاری قابل اعتماد در تصمیم گیری بالینی دامپزشکی بدل شود.

کلیدواژه ها:

تحلیل ECG ، هوش مصنوعی ، آریتمی های پاروکسیسمال ، معماری CNN–LSTM ، شبکه های عصبی گراف