Siddarth Nandyala je sa samo 14 godina stvorio aplikaciju za otkrivanje srčanih bolesti koja može prepoznati rane znakove kardiovaskularnih problema u sekundama. Aplikacija se zove Circadian AI i mogla bi biti moćan alat za ranu intervenciju, posebno u regijama gdje je pristup zdravstvenoj skrbi ograničen.
Unatoč tome što su vodeći uzrok smrti u svijetu, rani simptomi srčanih bolesti često ostaju nezapaženi. To je zato što dijagnoza ovisi o invazivnim testovima, naprednom snimanju ili skupim postupcima koji nisu dostupni svima. A to odgađanje može biti kobno, jer mnogi pojedinci otkriju svoje stanje tek nakon moždanog ili srčanog udara.
No, Nandyala pokušava riješiti ovaj problem razvojem neinvazivnog i pristupačnog načina probira na srčane abnormalnosti prije nego što se pojave ozbiljne komplikacije. Prema časopisu Smithsonian, cirkadijalna umjetna inteligencija koristi mikrofon na pametnom telefonu za snimanje otkucaja srca korisnika. Zvuk se zatim "čisti" pomoću naprednog poništavanja buke i analizira pomoću modela strojnog učenja.
U roku od nekoliko sekundi, aplikacija identificira obrasce povezane s aritmijom, problemima srčanih zalistaka, ranim znakovima zatajenja srca ili koronarnom bolešću srca. Sučelje korisnicima prikazuje sažetak koji ističe sve abnormalnosti i potiče na daljnje testiranje kada je potrebno.
Naravno, ovo nije potpuna zamjena za medicinske uređaje poput EKG-a, ali pruža učinkovit alat za rano otkrivanje bolesti. Aplikacija je već testirana u kliničkim uvjetima. Ispitivanja u Sjedinjenim Državama obuhvatila su otprilike 15 000 sudionika, dok je dodatno testiranje u Indiji obuhvatilo oko 3500.
U oba slučaja, jednostavna aplikacija otkrila je znakove srčanih bolesti s točnošću većom od 96 %. Rezultati su kasnije potvrđeni tradicionalnim dijagnostičkim metodama. Zasad je aplikacija ograničena na obučene stručnjake dok prolazi kroz regulatorni pregled i kliničku validaciju.
Međutim, Nandyala već radi na proširenju aplikacije kako bi se mogle otkriti bolesti povezane s plućima poput upale pluća i plućne embolije koristeći sličnu analizu zvuka. Ovo je samo još jedan način na koji nam je umjetna inteligencija pomogla pronaći nove načine za otkrivanje smrtonosnih bolesti.
