Kardiologi so usposobili velik model AI za oceno strukture in delovanja srca
Zadnji pregled: 14.06.2024
Vsa vsebina iLive je pregledana ali preverjena, da se zagotovi čim večja dejanska natančnost.
Imamo stroge smernice za pridobivanje virov in samo povezave do uglednih medijskih strani, akademskih raziskovalnih institucij in, kadar je to mogoče, medicinsko pregledanih študij. Upoštevajte, da so številke v oklepajih ([1], [2] itd.) Povezave, ki jih je mogoče klikniti na te študije.
Če menite, da je katera koli naša vsebina netočna, zastarela ali drugače vprašljiva, jo izberite in pritisnite Ctrl + Enter.
Strokovnjaki za umetno inteligenco iz Cedars-Sinai in Smidt Heart Institute so ustvarili nabor podatkov z več kot milijonom ehokardiogramov (video ultrazvokov srca) in njihovih ustreznih kliničnih interpretacij. Z uporabo te podatkovne baze so razvili EchoCLIP, zmogljiv algoritem strojnega učenja, ki lahko »interpretira« slike ehokardiograma in oceni ključne indikatorje.
Zasnova in ocena EchoCLIP, opisana v članku, objavljenem v Nature Medicine, nakazujeta, da interpretacija pacientovega ehokardiograma z uporabo EchoCLIP zagotavlja klinične ocene na specialistični ravni, vključno z oceno funkcije srca, rezultatov preteklih operacij in vsajenih naprav, zdravnikom pa lahko tudi pomaga prepoznati bolnike, ki potrebujejo zdravljenje.
Osnovni model EchoCLIP lahko tudi identificira istega pacienta v več videoposnetkih, preiskavah in časovnih točkah ter prepozna klinično pomembne spremembe v pacientovem srcu.
»Kolikor vemo, je to največji model, usposobljen za ehokardiografske slike,« je povedal glavni avtor študije David Ouyang, dr.med., član fakultete Oddelka za kardiologijo pri Smidtov inštitut za srce in oddelek za umetno inteligenco v medicini.
"Številni prejšnji modeli umetne inteligence za ehokardiograme so trenirani samo na desettisočih primerih. Nasprotno pa je edinstveno visoka zmogljivost EchoCLIP pri interpretaciji slik rezultat usposabljanja na skoraj desetkrat več podatkih kot obstoječi modeli."
»Naši rezultati kažejo, da lahko veliki, strokovno pregledani nabori podatkov o medicinskem slikanju in interpretaciji služijo kot osnova za usposabljanje osnovnih medicinskih modelov, ki so oblika generativne umetne inteligence,« je dodal Ouyang.
Potek dela EchoCLIP. Vir: Nature Medicine (2024). DOI: 10.1038/s41591-024-02959-y
Opozoril je, da bi lahko ta napredni osnovni model kardiologom kmalu pomagal oceniti ehokardiograme z ustvarjanjem predhodnih ocen srčnih meritev, prepoznavanjem sprememb skozi čas in pogostih bolezni.
Raziskovalna skupina je za razvoj EchoCLIP ustvarila nabor podatkov 1.032.975 videoposnetkov ultrazvoka srca in povezanih strokovnih interpretacij. Ključne ugotovitve študije vključujejo:
- EchoCLIP je dokazal visoko učinkovitost pri ocenjevanju delovanja srca na podlagi slik srca.
- Osnovni model je lahko prepoznal vsajene intrakardialne naprave, kot so srčni spodbujevalniki, implantirane mitralne in aortne zaklopke, iz slik ehokardiograma.
- EchoCLIP je natančno identificiral edinstvene bolnike v študijah, prepoznal klinično pomembne spremembe, kot je predhodna srčna operacija, in omogočil razvoj predhodnih besedilnih interpretacij slik ehokardiograma.
»Osnovni modeli so eno najnovejših področij generativne umetne inteligence, vendar večina modelov nima dovolj medicinskih podatkov, da bi bili uporabni v zdravstvu,« je dejala Christina M. Albert, dr.med., MPH, predsednica oddelka za kardiologijo pri Inštitut za srce Smidt.
Albert, ki ni bil vključen v študijo, je dodal: "Ta novi osnovni model združuje računalniški vid za interpretacijo slike ehokardiograma z obdelavo naravnega jezika za izboljšanje interpretacij kardiologov."