Kardiolozi su obučili veliki AI model za procjenu strukture i funkcije srca
Posljednji pregledao: 14.06.2024
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 iz Cedars-Sinai i Smidt Heart Institute stvorili su skup podataka od više od milijun ehokardiograma (video ultrazvuk srca) i njihovih odgovarajućih kliničkih interpretacija. Koristeći ovu bazu podataka, razvili su EchoCLIP, moćan algoritam strojnog učenja koji može "tumačiti" slike ehokardiograma i procijeniti ključne pokazatelje.
Dizajn i procjena EchoCLIP-a, opisani u radu objavljenom u Nature Medicine, sugeriraju da interpretacija pacijentovog ehokardiograma pomoću EchoCLIP-a pruža kliničke procjene na specijalističkoj razini, uključujući procjena funkcije srca, rezultati prošlih operacija i implantiranih uređaja, a također može pomoći liječnicima da identificiraju pacijente kojima je potrebno liječenje.
Osnovni model EchoCLIP također može identificirati istog pacijenta kroz više videozapisa, pregleda i vremenskih točaka te prepoznati klinički važne promjene na srcu pacijenta.
"Koliko znamo, ovo je najveći model uvježban na ehokardiografskim slikama," rekao je glavni autor studije David Ouyang, dr. Med., član profesorskog odjela za kardiologiju na Smidt Heart Institute i Odjel za umjetnu inteligenciju u medicini.
"Mnogi prethodni modeli umjetne inteligencije za ehokardiograme uvježbani su na samo desecima tisuća primjera. Nasuprot tome, EchoCLIP-ova jedinstvena visoka izvedba u interpretaciji slike rezultat je uvježbavanja na gotovo deset puta više podataka od postojećih modela."
"Naši rezultati pokazuju da velike, recenzirane medicinske slike i skupovi podataka interpretacije mogu poslužiti kao osnova za obuku osnovnih medicinskih modela, koji su oblik generativne umjetne inteligencije", dodao je Ouyang.
EchoCLIP tijek rada. 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 preliminarnih procjena srčanih mjerenja, identificiranjem promjena tijekom vremena i uobičajenih bolesti.
Istraživački tim stvorio je skup podataka od 1.032.975 video snimaka ultrazvuka srca i povezanih stručnih tumačenja za razvoj EchoCLIP-a. Ključni nalazi studije uključuju:
- EchoCLIP je pokazao visoku učinkovitost u procjeni srčane funkcije iz slika srca.
- Osnovni model mogao je identificirati ugrađene intrakardijalne uređaje kao što su pacemakeri, implantirani mitralni i aortalni zalisci iz slika ehokardiograma.
- EchoCLIP je točno identificirao jedinstvene pacijente u svim studijama, identificirao klinički važne promjene kao što je prethodna operacija srca i omogućio razvoj preliminarnih tekstualnih tumačenja slika ehokardiograma.
"Osnovni modeli jedno su od najnovijih područja u generativnoj umjetnoj inteligenciji, ali većina modela nema dovoljno medicinskih podataka da bi bili korisni u zdravstvu", rekla je Christina M. Albert, MD, MPH, predsjednica Odjela za kardiologiju na Institut za srce Smidt.
Albert, koji nije bio uključen u studiju, dodao je: "Ovaj novi osnovni model integrira računalni vid za tumačenje slike ehokardiograma s obradom prirodnog jezika kako bi se poboljšala tumačenja kardiologa."