Кардиолозите обучиха голям AI модел за оценка на структурата и функцията на сърцето
Последно прегледани: 14.06.2024
Цялото съдържание на iLive е медицински прегледано или е проверено, за да се гарантира възможно най-голяма точност.
Имаме строги насоки за снабдяване и само свързваме реномирани медийни сайтове, академични изследователски институции и, когато е възможно, медицински проучвания, които се разглеждат от специалисти. Имайте предвид, че номерата в скоби ([1], [2] и т.н.) са линкове към тези проучвания.
Ако смятате, че някое от съдържанието ни е неточно, остаряло или под съмнение, моля, изберете го и натиснете Ctrl + Enter.
Експерти по изкуствен интелект от Cedars-Sinai и Smidt Heart Institute създадоха набор от данни от повече от 1 милион ехокардиограми (видео ултразвук 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 оцени ключови индикатори.
Дизайнът и оценката на EchoCLIP, описани в статия, публикувана в Nature Medicine, предполагат, че интерпретацията на ехокардиограмата на пациент с помощта на EchoCLIP осигурява клинични оценки на ниво специалист, включително оценка на сърдечната функция, резултатите от минали операции и имплантирани устройства и може също да помогне на лекарите да идентифицират пациенти, нуждаещи се от лечение.
Основният модел EchoCLIP може също да идентифицира един и същ пациент в множество видеоклипове, прегледи и времеви точки и да разпознае клинично важни промени в сърцето на пациента.
„Доколкото ни е известно, това е най-големият модел, обучен на ехокардиографски изображения, каза водещият автор на изследването Дейвид Оуянг, доктор по медицина, член на факултета по кардиология в института Smidt Heart и отдела за изкуствен интелект в медицината.
„Много предишни AI модели за ехокардиограми са обучени само на десетки хиляди примери. За разлика от това, уникално високата производителност на EchoCLIP при интерпретация на изображения е резултат от обучение на почти десет пъти повече данни от съществуващите модели.“
„Нашите резултати показват, че големи, рецензирани медицински набори от данни за изображения и интерпретация могат да служат 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 може скоро да помогне на кардиолозите да оценят ехокардиограмите чрез генериране на предварителни оценки на сърдечните измервания, идентифициране на промени във времето и често срещани заболявания.
Изследователският екип създаде набор от данни от 1 032 975 сърдечни ултразвукови видеоклипа и свързани експертни интерпретации, за да разработи EchoCLIP. Основните заключения от проучването включват:
- EchoCLIP демонстрира висока ефективност при оценка на сърдечната функция от сърдечни изображения.
- Основният модел успя да идентифицира имплантирани интракардиални устройства като пейсмейкъри, имплантирани митрални и аортни клапи от ехокардиограмни изображения.
- EchoCLIP точно идентифицира отделни пациенти в проучванията, идентифицира клинично важни промени като предишна сърдечна операция и позволи разработването на предварителни текстови интерпретации на ехокардиограмни изображения.
„Базовите модели са една от най-новите области в генеративния AI, но повечето модели нямат достатъчно медицински данни, за да бъдат полезни в здравеопазването“, каза Кристина М. Албърт, MD, MPH, председател на отдела по кардиология в Smidt Heart Institute.
Албърт, който не е участвал в проучването, добави: „Този нов базов модел интегрира компютърно зрение за тълкуване на изображения на ехокардиограма с обработка на естествен език, за да подобри интерпретациите на кардиолозите.“