Kardiologové vycvičili velký model umělé inteligence k posouzení struktury a funkce srdce
Naposledy posuzováno: 14.06.2024
Veškerý obsah iLive je lékařsky zkontrolován nebo zkontrolován, aby byla zajištěna co největší věcná přesnost.
Máme přísné pokyny pro získávání zdrojů a pouze odkaz na seriózní mediální stránky, akademické výzkumné instituce a, kdykoli je to možné, i klinicky ověřené studie. Všimněte si, že čísla v závorkách ([1], [2] atd.) Jsou odkazy na tyto studie, na které lze kliknout.
Pokud máte pocit, že některý z našich obsahů je nepřesný, neaktuální nebo jinak sporný, vyberte jej a stiskněte klávesu Ctrl + Enter.
Odborníci na umělou inteligenci z Cedars-Sinai a Smidt Heart Institute vytvořili soubor více než 1 milionu echokardiogramů (video ultrazvuk srdce) a jejich odpovídající klinické interpretace. Pomocí této databáze vyvinuli EchoCLIP, výkonný algoritmus strojového učení, který dokáže „interpretovat“ snímky echokardiogramu a vyhodnocovat klíčové indikátory.
Návrh a hodnocení EchoCLIP, popsané v článku publikovaném v Nature Medicine, naznačuje, že interpretace echokardiogramu pacienta pomocí EchoCLIP poskytuje klinická hodnocení na úrovni specialistů, včetně hodnocení funkce srdce, výsledky minulých operací a implantovaných zařízení a může také pomoci lékařům identifikovat pacienty, kteří potřebují léčbu.
Základní model EchoCLIP také dokáže identifikovat stejného pacienta v několika videích, vyšetřeních a časových bodech a rozpoznat klinicky důležité změny v pacientově srdci.
„Pokud je nám známo, toto je největší model trénovaný na echokardiografických snímcích,“ řekl vedoucí studie David Ouyang, MD, člen fakulty kardiologické divize na Smidt Heart Institute a Department of Artificial Intelligence in Medicine.
"Mnoho předchozích modelů umělé inteligence pro echokardiogramy je trénováno pouze na desítkách tisíc příkladů. Naproti tomu jedinečně vysoký výkon EchoCLIP při interpretaci snímků je výsledkem trénování na téměř desetkrát větším množství dat než stávající modely."
"Naše výsledky ukazují, že velké, recenzované lékařské soubory zobrazovacích a interpretačních dat mohou sloužit jako základ pro trénování základních lékařských modelů, které jsou formou generativní umělé inteligence," dodal Ouyang.
Pracovní postup EchoCLIP. Zdroj: Nature Medicine (2024). DOI: 10.1038/s41591-024-02959-y
Poznamenal, že tento pokročilý základní model by mohl brzy pomoci kardiologům vyhodnotit echokardiogramy generováním předběžných odhadů srdečních měření, identifikací změn v průběhu času a běžných onemocnění.
Výzkumný tým vytvořil soubor dat 1 032 975 videí srdečního ultrazvuku a souvisejících odborných interpretací pro vývoj EchoCLIP. Mezi hlavní zjištění studie patří:
- EchoCLIP prokázal vysokou výkonnost při hodnocení srdeční funkce ze snímků srdce.
- Základní model byl schopen identifikovat implantovaná intrakardiální zařízení, jako jsou kardiostimulátory, implantované mitrální a aortální chlopně z echokardiografických snímků.
- EchoCLIP přesně identifikoval jedinečné pacienty napříč studiemi, identifikoval klinicky důležité změny, jako byly předchozí operace srdce, a umožnil vyvinout předběžné textové interpretace snímků echokardiogramu.
"Základní modely jsou jednou z nejnovějších oblastí generativní umělé inteligence, ale většina modelů nemá dostatek lékařských dat, aby mohla být užitečná ve zdravotnictví," řekla Christina M. Albert, MD, MPH, předsedkyně divize kardiologie Smidt Heart Institute.
Albert, který se studie nezúčastnil, dodal: "Tento nový základní model integruje počítačové vidění pro interpretaci echokardiogramu se zpracováním přirozeného jazyka, aby se zlepšily interpretace kardiologů."