Kardioloogid koolitasid välja suure AI mudeli, et hinnata südame struktuuri ja funktsiooni
Viimati vaadatud: 14.06.2024
Kõik iLive'i sisu vaadatakse meditsiiniliselt läbi või seda kontrollitakse, et tagada võimalikult suur faktiline täpsus.
Meil on ranged allhanke juhised ja link ainult mainekate meediakanalite, akadeemiliste teadusasutuste ja võimaluse korral meditsiiniliselt vastastikuste eksperthinnangutega. Pange tähele, et sulgudes ([1], [2] jne) olevad numbrid on nende uuringute linkideks.
Kui tunnete, et mõni meie sisu on ebatäpne, aegunud või muul viisil küsitav, valige see ja vajutage Ctrl + Enter.
Cedars-Sinai ja Smidti südameinstituudi tehisintellekti eksperdid lõid enam kui 1 miljoni ehhokardiogrammi (südame video-ultraheli) ja nende vastavate kliiniliste tõlgenduste andmestiku. Seda andmebaasi kasutades töötasid nad välja võimsa masinõppealgoritmi EchoCLIP, mis suudab ehhokardiogrammi pilte tõlgendada ja põhinäitajaid hinnata.
EchoCLIP-i ülesehitus ja hindamine, mida on kirjeldatud ajakirjas Nature Medicine avaldatud artiklis, viitab sellele, et patsiendi ehhokardiogrammi tõlgendamine EchoCLIP-i abil võimaldab spetsialistide tasemel kliinilisi hinnanguid, sealhulgas südamefunktsiooni, varasemate operatsioonide ja siirdatud seadmete tulemuste hindamine ning võib aidata ka arstidel tuvastada ravi vajavaid patsiente.
EchoCLIP-i põhimudel suudab sama patsiendi tuvastada ka mitme video, uuringute ja ajapunktide lõikes ning tuvastada kliiniliselt olulisi muutusi patsiendi südames.
„Meile teadaolevalt on see suurim mudel, mis on koolitatud ehhokardiograafiapiltide jaoks,“ ütles uuringu juhtiv autor David Ouyang, MD, kardioloogiaosakonna õppejõud. Smidti südameinstituut ja meditsiini tehisintellekti osakond.
"Paljud varasemad ehhokardiogrammide tehisintellekti mudelid on koolitatud vaid kümnete tuhandete näidete põhjal. Seevastu EchoCLIPi unikaalselt kõrge jõudlus piltide tõlgendamisel tuleneb sellest, et treenitakse peaaegu kümme korda rohkemate andmetega kui olemasolevad mudelid."
„Meie tulemused näitavad, et suured, eelretsenseeritud meditsiinilise pildistamise ja tõlgenduste andmestikud võivad olla aluseks meditsiiniliste põhimudelite koolitamisele, mis on generatiivse tehisintellekti vorm,“ lisas Ouyang.
EchoCLIP-i töövoog. Allikas: Loodusmeditsiin (2024). DOI: 10.1038/s41591-024-02959-y
Ta märkis, et see täiustatud baasmudel võib peagi aidata kardioloogidel ehhokardiogramme hinnata, koostades esialgsed hinnangud südame mõõtmiste kohta, tuvastades aja jooksul toimunud muutused ja levinud haigused.
Uurimisrühm lõi EchoCLIPi väljatöötamiseks andmestiku 1 032 975 südame ultrahelivideost ja nendega seotud eksperttõlgendustest. Uuringu peamised järeldused on järgmised:
- EchoCLIP on näidanud kõrget jõudlust südamefunktsiooni hindamisel südamepiltide põhjal.
- Põhimudel suutis ehhokardiogrammi piltidelt tuvastada siirdatud intrakardiaalsed seadmed, nagu südamestimulaatorid, implanteeritud mitraal- ja aordiklapid.
- EchoCLIP tuvastas uuringutes täpselt unikaalsed patsiendid, tuvastas kliiniliselt olulised muutused, nagu eelnev südameoperatsioon, ja võimaldas arendada ehhokardiogrammi kujutiste esialgseid tekstitõlgendusi.
"Alusmudelid on generatiivse tehisintellekti üks uusimaid valdkondi, kuid enamikul mudelitel ei ole piisavalt meditsiinilisi andmeid, et olla tervishoius kasulikud," ütles Christina M. Albert, MD, MPH, kardioloogia osakonna juhataja. Smidti südameinstituut.
Albert, kes ei osalenud uuringus, lisas: "See uus baasmudel integreerib ehhokardiogrammi kujutise tõlgendamise arvutinägemise loomuliku keele töötlemisega, et parandada kardioloogide tõlgendusi."