Новые публикации
Кардиологи обучили крупную ИИ-модель для оценки структуры и функции сердца
Последняя редакция: 14.06.2024
Весь контент Web2Health проверяется медицинскими экспертами, чтобы обеспечить максимально возможную точность и соответствие фактам.
У нас есть строгие правила по выбору источников информации и мы ссылаемся только на авторитетные сайты, академические исследовательские институты и, по возможности, доказанные медицинские исследования. Обратите внимание, что цифры в скобках ([1], [2] и т. д.) являются интерактивными ссылками на такие исследования.
Если вы считаете, что какой-либо из наших материалов является неточным, устаревшим или иным образом сомнительным, выберите его и нажмите Ctrl + Enter.
Эксперты по искусственному интеллекту из Cedars-Sinai и Института сердца Смидта создали набор данных с более чем 1 миллионом эхокардиограмм (видео УЗИ сердца) и их соответствующими клиническими интерпретациями. Используя эту базу данных, они разработали EchoCLIP — мощный алгоритм машинного обучения, который может "интерпретировать" изображения эхокардиограмм и оценивать ключевые показатели.
Дизайн и оценка EchoCLIP, описанные в статье, опубликованной в Nature Medicine, предполагают, что интерпретация эхокардиограммы пациента с помощью EchoCLIP предоставляет клинические оценки уровня специалистов, включая оценку функции сердца, результатов прошлых операций и имплантированных устройств, а также может помочь врачам в выявлении пациентов, нуждающихся в лечении.
Базовая модель EchoCLIP также может идентифицировать одного и того же пациента по нескольким видео, исследованиям и временным точкам, а также распознавать клинически важные изменения в сердце пациента.
"Насколько нам известно, это крупнейшая модель, обученная на изображениях эхокардиографии," сказал ведущий автор исследования Дэвид Оуян, MD, член факультета Кардиологического отдела в Институте сердца Смидта и отдела Искусственного интеллекта в медицине.
"Многие предыдущие модели ИИ для эхокардиограмм обучены только на десятках тысяч примеров. В отличие от них, уникально высокая производительность EchoCLIP в интерпретации изображений является результатом обучения на почти десятикратно большем объеме данных, чем у существующих моделей."
"Наши результаты показывают, что большие наборы данных медицинской визуализации и интерпретаций, проверенные экспертами, могут служить основой для обучения базовых медицинских моделей, которые являются формой генеративного искусственного интеллекта," добавил Оуян.
Рабочий процесс EchoCLIP. Источник: Nature Medicine (2024). DOI: 10.1038/s41591-024-02959-y
Он отметил, что эта продвинутая базовая модель вскоре может помочь кардиологам в оценке эхокардиограмм, генерируя предварительные оценки сердечных измерений, выявляя изменения, происходящие со временем, и распространенные заболевания.
Команда исследователей создала набор данных из 1 032 975 видео УЗИ сердца и соответствующих экспертных интерпретаций для разработки EchoCLIP. Основные выводы исследования включают:
- EchoCLIP продемонстрировал высокую производительность при оценке сердечной функции на основе изображений сердца.
- Базовая модель смогла идентифицировать имплантированные внутрисердечные устройства, такие как кардиостимуляторы, имплантированные клапаны митрального и аортального клапана по изображениям эхокардиограмм.
- EchoCLIP точно идентифицировал уникальных пациентов в различных исследованиях, выявлял клинически важные изменения, такие как перенесенные операции на сердце, и позволял разрабатывать предварительные текстовые интерпретации изображений эхокардиограмм.
"Базовые модели являются одной из новейших областей в генеративном ИИ, но большинство моделей не имеют достаточного количества медицинских данных, чтобы быть полезными в здравоохранении," сказала Кристина М. Альберт, MD, MPH, председатель Кардиологического отдела в Институте сердца Смидта.
Альберт, которая не участвовала в исследовании, добавила: "Эта новая базовая модель интегрирует компьютерное зрение для интерпретации изображений эхокардиограмм с обработкой естественного языка, чтобы усилить интерпретации кардиологов."