Кардиолозите са обучили голям модел с изкуствен интелект за оценка на структурата и функцията на сърцето

Експерти по изкуствен интелект в Cedars-Sinai и Smidt Heart Institute създадоха набор от данни с повече от 1 милион ехокардиограми (видео ултразвукови изследвания на сърцето) и съответните им клинични интерпретации. Използвайки тази база данни, те разработиха EchoCLIP, мощен алгоритъм за машинно обучение, който може да „интерпретира“ ехокардиограмни изображения и да оценява ключови показатели.

Дизайнът и оценката на EchoCLIP, описани в статия, публикувана в Nature Medicine, показват, че интерпретирането на ехокардиограмата на пациента с помощта на EchoCLIP предоставя клинични оценки на специализирано ниво, включително оценка на сърдечната функция, резултатите от минали операции и имплантирани устройства, и може да помогне на лекарите да идентифицират пациенти, нуждаещи се от лечение.

Базовият модел EchoCLIP може също така да идентифицира един и същ пациент в множество видеоклипове, изследвания и времеви точки, както и да разпознае клинично важни промени в сърцето на пациента.

„Доколкото ни е известно, това е най-големият модел, обучен върху ехокардиографски изображения“, каза водещият автор на изследването д-р Дейвид Оуянг, преподавател в катедрата по кардиология в Института по сърдечни заболявания „Смит“ и катедрата по изкуствен интелект в медицината.

„Много предишни модели с изкуствен интелект за ехокардиограми са обучени само върху десетки хиляди примери. За разлика от това, уникално високата производителност на EchoCLIP при интерпретация на изображения е резултат от обучение върху близо десет пъти повече данни от съществуващите модели.“

„Нашите резултати показват, че големи набори от данни от медицински изображения и експертно проверени интерпретации могат да послужат като основа за обучение на основни медицински модели, които са форма на генеративен изкуствен интелект“, добави Оуянг.

Работен процес на EchoCLIP. Източник: Nature Medicine (2024). DOI: 10.1038/s41591-024-02959-y

Той отбеляза, че този усъвършенстван базов модел скоро би могъл да помогне на кардиолозите да оценяват ехокардиограмите, като генерират оценки на сърдечните измервания, идентифицират промени във времето и често срещани заболявания.

Изследователският екип създаде набор от данни от 1 032 975 видеоклипа, получени чрез ултразвук на сърцето, и съответните експертни интерпретации, за да разработи EchoCLIP. Ключовите открития от проучването включват:

• EchoCLIP демонстрира висока производителност при оценката на сърдечната функция от сърдечни изображения.
• Базовият модел успя да идентифицира имплантирани интракардиални устройства като пейсмейкъри, импланти на митрална клапа и импланти на аортна клапа от ехокардиограмни изображения.
• EchoCLIP точно идентифицира уникални пациенти в различните проучвания, открива клинично важни промени, като например предишна сърдечна операция, и позволява разработването на предварителни текстови интерпретации на ехокардиограмни изображения.

„Базовите модели са една от най-новите области в генеративния изкуствен интелект, но повечето модели нямат достатъчно медицински данни, за да бъдат полезни в здравеопазването“, каза Кристина М. Алберт, доктор по медицина, магистър по обществено здраве, председател на отделението по кардиология в Института за сърдечни заболявания „Смит“.

Алберт, който не е участвал в проучването, добави: „Този нов базов модел интегрира компютърно зрение за интерпретация на ехокардиограмни изображения с обработка на естествен език, за да подобри интерпретациите на кардиолозите.“