Kardiologai parengė didelį AI modelį, kad įvertintų širdies struktūrą ir funkciją
Paskutinį kartą peržiūrėta: 14.06.2024
Visas „iLive“ turinys yra peržiūrėtas medicinoje arba tikrinamas, kad būtų užtikrintas kuo didesnis faktinis tikslumas.
Mes turime griežtas įsigijimo gaires ir susiejamos tik su geros reputacijos žiniasklaidos svetainėmis, akademinių tyrimų institucijomis ir, jei įmanoma, medicininiu požiūriu peržiūrimais tyrimais. Atkreipkite dėmesį, kad skliausteliuose ([1], [2] ir tt) esantys numeriai yra paspaudžiami nuorodos į šias studijas.
Jei manote, kad bet koks mūsų turinys yra netikslus, pasenęs arba kitaip abejotinas, pasirinkite jį ir paspauskite Ctrl + Enter.
Dirbtinio intelekto ekspertai iš Cedars-Sinai ir Smidt Heart Institute sukūrė daugiau nei 1 milijono echokardiogramų (širdies vaizdo ultragarso) duomenų rinkinį ir atitinkamas klinikines interpretacijas. Naudodami šią duomenų bazę, jie sukūrė EchoCLIP – galingą mašininio mokymosi algoritmą, galintį „interpretuoti“ echokardiogramos vaizdus ir įvertinti pagrindinius rodiklius.
EchoCLIP dizainas ir įvertinimas, aprašytas Nature Medicine paskelbtame dokumente, rodo, kad paciento echokardiogramos interpretacija naudojant EchoCLIP suteikia specialisto lygio klinikinius įvertinimus, įskaitant širdies funkcijos, ankstesnių operacijų rezultatų ir implantuotų prietaisų įvertinimas, taip pat gali padėti gydytojams nustatyti pacientus, kuriems reikia gydymo.
Pagrindinis EchoCLIP modelis taip pat gali identifikuoti tą patį pacientą keliuose vaizdo įrašuose, tyrimuose ir laiko taškuose bei atpažinti kliniškai svarbius paciento širdies pokyčius.
Mūsų žiniomis, tai yra didžiausias modelis, apmokytas echokardiografijos vaizdams“, – sakė tyrimo pagrindinis autorius David Ouyang, MD, Kardiologijos skyriaus fakulteto narys. Smidto širdies institutas ir Dirbtinio intelekto medicinos katedra.
"Daugelis ankstesnių dirbtinio intelekto echokardiogramų modelių parengti remiantis tik dešimtimis tūkstančių pavyzdžių. Priešingai, išskirtinai aukštas EchoCLIP vaizdų interpretavimo našumas yra beveik dešimt kartų daugiau duomenų nei esami modeliai."
Mūsų rezultatai rodo, kad dideli, recenzuoti medicininio vaizdo gavimo ir interpretavimo duomenų rinkiniai gali būti pagrindas mokant pagrindinius medicinos modelius, kurie yra generatyvaus dirbtinio intelekto forma“, – pridūrė Ouyang.
EchoCLIP darbo eiga. Šaltinis: Gamtos medicina (2024). DOI: 10.1038/s41591-024-02959-y
Jis pažymėjo, kad šis pažangus pradinis modelis netrukus galėtų padėti kardiologams įvertinti echokardiogramas, nes bus sudaryti preliminarūs širdies matavimų įverčiai, nustatant pokyčius laikui bėgant ir įprastas ligas.
Tyrimų grupė sukūrė 1 032 975 širdies ultragarso vaizdo įrašų ir susijusių ekspertų interpretacijų duomenų rinkinį, kad sukurtų EchoCLIP. Pagrindinės tyrimo išvados yra šios:
- EchoCLIP pademonstravo didelį efektyvumą vertindamas širdies funkciją pagal širdies vaizdus.
- Pagrindinis modelis iš echokardiogramos vaizdų galėjo atpažinti implantuotus intrakardinius prietaisus, pvz., širdies stimuliatorius, implantuotus mitralinius ir aortos vožtuvus.
- EchoCLIP tiksliai identifikavo unikalius pacientus atliekant tyrimus, nustatė kliniškai svarbius pokyčius, pvz., ankstesnę širdies operaciją, ir leido sukurti preliminarius echokardiogramos vaizdų tekstinius aiškinimus.
"Pradiniai modeliai yra viena iš naujausių generatyvaus AI sričių, tačiau dauguma modelių neturi pakankamai medicininių duomenų, kad būtų naudingi sveikatos priežiūrai", - sakė Christina M. Albert, MD, MPH, Kardiologijos skyriaus pirmininkė. Smidto širdies institutas.
Albertas, kuris nedalyvavo tyrime, pridūrė: „Šis naujas bazinis modelis integruoja kompiuterinę echokardiogramos vaizdo interpretaciją su natūralios kalbos apdorojimu, kad pagerintų kardiologų interpretacijas.“