Згідно з дослідженням, штучний інтелект може допомогти виявляти людей із ризиком серцевої недостатності. Дослідники з Медичної школи Університету Данді використали штучний інтелект для покращення діагностики та контролю серцевої недостатності на ранній стадії.
Читайте також: Європейський суд аудиторів критикує ЄС за неспроможність координувати інвестиції в штучний інтелект
Дослідники застосували штучний інтелект за допомогою методів машинного навчання в аналізі ехокардіографічних зображень тисяч пацієнтів, щоб виявити невеликі ознаки серцевих проблем, які призводять до серцевої недостатності. Це може значно підвищити діагностичну ефективність і принести користь пацієнтам у галузі охорони здоров’я.
Дослідники використовують ШІ для візуалізації візерунків у формі серця
Щоб досягти цього, дослідницька група під керівництвом професора Чіма Ланга використала пробні підходи глибокого навчання штучного інтелекту для читання та аналізу ехокардіографічних зображень, зібраних із електронних медичних записів населення та сканування серця. Це дозволило їм візуалізувати закономірності у формі та функції серця, які можуть підвищити ризик розвитку серцевої недостатності у пацієнта.
ШІ можна використовувати для виявлення ризику серцевої недостатності, виявили дослідження.https://t.co/TkUuruMLMs
— STV News (@STVNews) 30 травня 2024 р
Дослідники використовували дані, добровільно надані пацієнтами з Шотландського реєстру досліджень охорони здоров’я та Біобанку (SHARE). Спочатку вони відібрали набір даних із 15 000 записів пацієнтів, з яких була отримана остаточна вибірка з 578 пацієнтів.
ШІ-сканування серця точніше
Сканування серця, виконане за допомогою штучного інтелекту, забезпечило відносно точніші вимірювання, ніж звичайні. За словами професора Чіма Ланга, який очолював дослідження, програмне забезпечення штучного інтелекту запропонувало більше характеристик структури та функції серця, важливих для діагностики серцевої недостатності.
«Наше дослідження є прогресом у використанні глибокого навчання для автоматичної інтерпретації ехокардіографічних зображень. Це може дозволити нам оптимізувати ідентифікацію пацієнтів із серцевою недостатністю в масштабі в електронних наборах даних про стан здоров’я».
Професор Ланг
Розширені штучним інтелектом ехокардіографічні зображення запропонували точніші розміри та функції серця, ніж середні сканування, отримані з налаштувань даних EHR. Цей рівень деталізації разом із можливістю обробки зображень у більшому масштабі може прискорити відбір пацієнтів у клінічних випробуваннях або допомогти в наглядовому моніторингу серцевої недостатності в системах охорони здоров’я.
Читайте також: Opera інтегрує моделі Gemini від Google для вдосконалення ШІ браузера Aria
Серцева недостатність залишається загальною клінічною проблемою та проблемою охорони здоров'я. Це стан, при якому серце більше не може перекачувати достатню кількість крові до решти тіла. Захворювання не можна вилікувати, але зміни способу життя, хірургічне втручання та лікування можуть допомогти контролювати симптоми та прогресування захворювання, яке зазвичай прогресує з часом.
Використовуючи записи пацієнтів, дослідники використовували машинне навчання для виявлення структурних і функціональних аномалій, які було б важко помітити лише за аналізом ехокардіографічного зображення.
AI виявляє аномалії, які неможливо відстежити за допомогою традиційного аналізу
В інтерв’ю професор Ленг заявив, що дослідження має великий потенціал для покращення життя пацієнтів. Він зазначив, що на основі оцінки характерних карток пацієнтів команда змогла виявити морфологічні та механічні аномалії, які не були б помітні на стандартних двовимірних ехокардіографічних зображеннях.
«Оцінюючи величезну кількість записів пацієнтів, ми змогли виявити структурні та функціональні аномалії, які ми не змогли б зробити за допомогою традиційного аналізу ехокардіографічних зображень».
Професор Ланг
Дослідження, опубліковане в журналі ESC Heart Failure Journal, підкреслює здатність штучного інтелекту змінювати систему охорони здоров’я, допомагаючи в ранній діагностиці цих складних захворювань. Як зазначалося, за допомогою розробника програмного забезпечення Us2 і фінансування від ROCH Diagnostics International дослідження відкриває шлях для подальшого вивчення застосувань штучного інтелекту в прогностичній діагностиці та персоналізованому лікуванні.
Репортаж Cryptopolitan Кріса Муріті
