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.
Kardioloogid on koolitanud suure tehisintellekti mudeli, et hinnata südame struktuuri ja funktsiooni
Viimati vaadatud: 02.07.2025
Cedars-Sinai ja Smidt Heart Institute'i tehisintellekti eksperdid lõid enam kui miljonist ehhokardiogrammist (südame videoultraheli) ja nende vastavatest kliinilistest tõlgendustest koosneva andmekogumi. Selle andmebaasi abil töötasid nad välja EchoCLIPi, võimsa masinõppe algoritmi, mis suudab ehhokardiogrammi pilte "tõlgendada" ja hinnata peamisi näitajaid.
Nature Medicine'is avaldatud artiklis kirjeldatud EchoCLIP-i disain ja hindamine näitavad, et patsiendi ehhokardiogrammi tõlgendamine EchoCLIP-i abil annab spetsialisti tasemel kliinilise hinnangu, sealhulgas südamefunktsiooni, varasemate operatsioonide tulemuste ja implanteeritud seadmete hindamise, ning võib aidata arstidel tuvastada ravi vajavad patsiendid.
EchoCLIP baasmudel suudab tuvastada sama patsiendi mitme video, uuringu ja ajapunkti põhjal ning tuvastada kliiniliselt olulisi muutusi patsiendi südames.
„Meie teada on see suurim ehhokardiograafia piltidel treenitud mudel,“ ütles uuringu juhtiv autor David Ouyang, MD, Smidti Südameinstituudi kardioloogia osakonna ja meditsiini tehisintellekti osakonna õppejõud.
"Paljusid varasemaid ehhokardiogrammide tehisintellekti mudeleid on treenitud vaid kümnete tuhandete näidete põhjal. Seevastu EchoCLIPi ainulaadselt kõrge pilditõlgenduse jõudlus on tingitud peaaegu kümme korda suurema hulga andmete treenimisest kui olemasolevatel mudelitel."
„Meie tulemused näitavad, et meditsiinilise pildistamise suured andmekogumid ja ekspertide poolt kontrollitud tõlgendused võivad olla aluseks meditsiiniliste põhimudelite treenimisele, mis on generatiivse tehisintellekti vorm,“ lisas Ouyang.
EchoCLIP-i töövoog. Allikas: Nature Medicine (2024). DOI: 10.1038/s41591-024-02959-y
Ta märkis, et see täiustatud baasmudel võiks peagi aidata kardioloogidel ehhokardiogramme hinnata, genereerides südamemõõtmiste hinnanguid, tuvastades aja jooksul muutusi ja levinud haigusi.
Uurimisrühm lõi EchoCLIPi väljatöötamiseks 1 032 975 südame ultraheli videost ja vastavatest ekspertide tõlgendustest koosneva andmekogumi. Uuringu peamised tulemused on järgmised:
- EchoCLIP näitas südamefunktsiooni hindamisel südamepiltide põhjal kõrget jõudlust.
- Baasmudeli abil oli võimalik ehhokardiogrammi piltidelt tuvastada implanteeritud südamesiseseid seadmeid, nagu südamestimulaatorid, mitraalklapi implantaadid ja aordiklapi implantaadid.
- EchoCLIP tuvastas uuringutes täpselt unikaalsed patsiendid, tuvastas kliiniliselt olulisi muutusi, näiteks varasemaid südameoperatsioone, ja võimaldas ehhokardiogrammi piltide esialgsete tekstitõlgenduste väljatöötamist.
„Põhimudelid on generatiivse tehisintellekti üks uusimaid valdkondi, kuid enamikul mudelitel pole tervishoius kasulikuks saamiseks piisavalt meditsiinilisi andmeid,“ ütles Smidti Südameinstituudi kardioloogiaosakonna juhataja Christina M. Albert, MD, MPH.
Albert, kes uuringus ei osalenud, lisas: "See uus baasmudel integreerib arvutinägemise ehhokardiogrammi piltide tõlgendamiseks loomuliku keele töötlemisega, et parandada kardioloogide tõlgendusi."