Nove publikacije
Kardiolozi su obučili veliki AI model za procjenu strukture i funkcije srca
Posljednji pregledao: 02.07.2025
Svi iLive sadržaji medicinski se pregledavaju ili provjeravaju kako bi se osigurala što je moguće točnija činjenica.
Imamo stroge smjernice za pronalaženje izvora i samo povezujemo s uglednim medijskim stranicama, akademskim istraživačkim institucijama i, kad god je to moguće, medicinski pregledanim studijama. Imajte na umu da su brojevi u zagradama ([1], [2], itd.) Poveznice koje se mogu kliknuti na ove studije.
Ako smatrate da je bilo koji od naših sadržaja netočan, zastario ili na neki drugi način upitan, odaberite ga i pritisnite Ctrl + Enter.
Stručnjaci za umjetnu inteligenciju u Cedars-Sinaiju i Smidt Heart Instituteu stvorili su skup podataka s više od milijun ehokardiograma (video ultrazvuka srca) i njihovim odgovarajućim kliničkim interpretacijama. Koristeći ovu bazu podataka, razvili su EchoCLIP, snažan algoritam strojnog učenja koji može "interpretirati" slike ehokardiograma i procijeniti ključne metrike.
Dizajn i evaluacija EchoCLIP-a, opisani u radu objavljenom u časopisu Nature Medicine, sugeriraju da tumačenje pacijentovog ehokardiograma pomoću EchoCLIP-a pruža kliničke procjene na specijalističkoj razini, uključujući procjenu srčane funkcije, rezultate prošlih operacija i implantiranih uređaja, te može pomoći liječnicima u identificiranju pacijenata kojima je potrebno liječenje.
Osnovni model EchoCLIP-a također može identificirati istog pacijenta na više videozapisa, studija i vremenskih točaka te prepoznati klinički važne promjene u pacijentovom srcu.
„Koliko znamo, ovo je najveći model obučen na ehokardiografskim slikama“, rekao je glavni autor studije David Ouyang, dr. med., član fakulteta na Odjelu za kardiologiju na Smidtovom institutu za srce i Odjelu za umjetnu inteligenciju u medicini.
„Mnogi prethodni AI modeli za ehokardiograme obučeni su samo na desecima tisuća primjera. Nasuprot tome, jedinstveno visoke performanse EchoCLIP-a u interpretaciji slike rezultat su obučavanja na gotovo deset puta više podataka od postojećih modela.“
„Naši rezultati pokazuju da veliki skupovi podataka medicinskog snimanja i stručno provjerene interpretacije mogu poslužiti kao osnova za obuku osnovnih medicinskih modela, koji su oblik generativne umjetne inteligencije“, dodao je Ouyang.
Tijek rada EchoCLIP-a. Izvor: Nature Medicine (2024). DOI: 10.1038/s41591-024-02959-y
Napomenuo je da bi ovaj napredni osnovni model uskoro mogao pomoći kardiolozima u procjeni ehokardiograma generiranjem procjena srčanih mjerenja, identificiranjem promjena tijekom vremena i uobičajenih bolesti.
Istraživački tim stvorio je skup podataka od 1.032.975 videozapisa srčanog ultrazvuka i odgovarajućih stručnih interpretacija kako bi razvio EchoCLIP. Ključni nalazi studije uključuju:
- EchoCLIP je pokazao visoku učinkovitost u procjeni srčane funkcije iz srčanih slika.
- Osnovni model je bio u stanju identificirati implantirane intrakardijalne uređaje poput pacemakera, implantata mitralne valvule i implantata aortne valvule iz ehokardiogramskih slika.
- EchoCLIP je točno identificirao jedinstvene pacijente u svim studijama, otkrio klinički važne promjene poput prethodnih operacija srca i omogućio razvoj preliminarnih tekstualnih interpretacija ehokardiograma.
„Osnovni modeli jedno su od najnovijih područja generativne umjetne inteligencije, ali većina modela nema dovoljno medicinskih podataka da bi bili korisni u zdravstvu“, rekla je Christina M. Albert, dr. med., magistrica javnog zdravstva, predsjednica Odjela za kardiologiju na Smidtovom institutu za srce.
Albert, koji nije bio uključen u studiju, dodao je: „Ovaj novi osnovni model integrira računalni vid za interpretaciju ehokardiograma s obradom prirodnog jezika kako bi se poboljšale interpretacije kardiologa.“