Сви иЛиве садржаји су медицински прегледани или проверени како би се осигурала што већа тачност.
Имамо стриктне смјернице за набавку и само линкамо на угледне медијске странице, академске истраживачке институције и, кад год је то могуће, медицински прегледане студије. Имајте на уму да су бројеви у заградама ([1], [2], итд.) Везе које се могу кликнути на ове студије.
Ако сматрате да је било који од наших садржаја нетачан, застарио или на неки други начин упитан, одаберите га и притисните Цтрл + Ентер.
Кардиолози су обучавали велики вештачки интелигентни модел за процену структуре и функције срца
Последње прегледано: 02.07.2025
Стручњаци за вештачку интелигенцију у Cedars-Sinai и Smidt Heart Institute креирали су скуп података од више од милион ехокардиограма (видео ултразвука срца) и њихових одговарајућих клиничких интерпретација. Користећи ову базу података, развили су EchoCLIP, моћан алгоритам машинског учења који може да „тумачи“ слике ехокардиограма и процени кључне метрике.
Дизајн и евалуација EchoCLIP-а, описани у раду објављеном у часопису Nature Medicine, сугеришу да тумачење пацијентовог ехокардиограма помоћу EchoCLIP-а пружа клиничке процене на нивоу специјалисте, укључујући процену срчане функције, резултате прошлих операција и имплантираних уређаја, и може помоћи лекарима да идентификују пацијенте којима је потребно лечење.
Основни модел EchoCLIP такође може идентификовати истог пацијента на више видео снимака, студија и временских тачака, и препознати клинички важне промене у срцу пацијента.
„Колико нам је познато, ово је највећи модел обучен на ехокардиографским сликама“, рекао је водећи аутор студије, др Дејвид Оујанг, члан факултета на Одељењу за кардиологију на Институту за срце Смидт и Одељењу за вештачку интелигенцију у медицини.
„Многи претходни модели вештачке интелигенције за ехокардиограме обучени су само на десетинама хиљада примера. Насупрот томе, јединствено високе перформансе EchoCLIP-а у интерпретацији слика резултат су обуке на скоро десет пута више података него постојећи модели.“
„Наши резултати показују да велики скупови података медицинског снимања и стручно верификоване интерпретације могу послужити као основа за обуку основних медицинских модела, који су облик генеративне вештачке интелигенције“, додао је Оујанг.
Радни ток EchoCLIP-а. Извор: Nature Medicine (2024). DOI: 10.1038/s41591-024-02959-y
Он је напоменуо да би овај напредни основни модел ускоро могао помоћи кардиолозима да процене ехокардиограме генерисањем процена срчаних мерења, идентификовањем промена током времена и уобичајених болести.
Истраживачки тим је креирао скуп података од 1.032.975 снимака ултразвука срца и одговарајућих стручних интерпретација како би развио EchoCLIP. Кључни налази студије укључују:
- EchoCLIP је показао високе перформансе у процени срчане функције на основу срчаних слика.
- Основни модел је био у стању да идентификује имплантиране интракардијалне уређаје као што су пејсмејкери, имплантати митралног залистка и имплантати аортног залистка из ехокардиограмских слика.
- ЕхоЦЛИП је прецизно идентификовао јединствене пацијенте у различитим студијама, открио клинички важне промене као што је претходна операција срца и омогућио развој прелиминарних текстуалних интерпретација ехокардиограмских слика.
„Основни модели су једно од најновијих подручја у генеративној вештачкој интелигенцији, али већина модела нема довољно медицинских података да би били корисни у здравству“, рекла је Кристина М. Алберт, др мед., магистар јавног здравља, председница Одељења за кардиологију у Институту за срце Смидт.
Алберт, који није био укључен у студију, додао је: „Овај нови основни модел интегрише компјутерски вид за интерпретацију ехокардиограмских слика са обрадом природног језика како би се побољшала интерпретација кардиолога.“