Ang mga cardiologist ay nagsanay ng isang malaking modelo ng AI upang masuri ang istraktura at paggana ng puso

Ang mga eksperto sa artificial intelligence sa Cedars-Sinai at ang Smidt Heart Institute ay lumikha ng isang dataset ng higit sa 1 milyong echocardiograms (video ultrasounds ng puso) at ang kanilang mga kaukulang klinikal na interpretasyon. Gamit ang database na ito, binuo nila ang EchoCLIP, isang malakas na algorithm sa pag-aaral ng makina na maaaring "magbigay ng kahulugan" sa mga larawan ng echocardiogram at masuri ang mga pangunahing sukatan.

Ang disenyo at pagsusuri ng EchoCLIP, na inilarawan sa isang papel na inilathala sa Nature Medicine, ay nagmumungkahi na ang pagbibigay-kahulugan sa echocardiogram ng isang pasyente gamit ang EchoCLIP ay nagbibigay ng mga pagsusuri sa klinikal na antas ng espesyalista, kabilang ang pagtatasa ng paggana ng puso, mga resulta ng mga nakaraang operasyon at mga implant na device, at maaaring makatulong sa mga doktor na matukoy ang mga pasyenteng nangangailangan ng paggamot.

Ang EchoCLIP base model ay maaari ding tukuyin ang parehong pasyente sa maraming video, pag-aaral, at mga punto ng oras, at kilalanin ang mga klinikal na mahahalagang pagbabago sa puso ng pasyente.

"Sa aming kaalaman, ito ang pinakamalaking modelo na sinanay sa mga larawan ng echocardiography," sabi ng lead study author na si David Ouyang, MD, isang faculty member sa Division of Cardiology sa Smidt Heart Institute at ang Division of Artificial Intelligence in Medicine.

"Maraming nakaraang mga modelo ng AI para sa echocardiograms ay sinanay sa sampu-sampung libong mga halimbawa lamang. Sa kabaligtaran, ang natatanging mataas na pagganap ng EchoCLIP sa interpretasyon ng imahe ay resulta ng pagsasanay sa halos sampung beses na mas maraming data kaysa sa mga umiiral na modelo."

"Ipinapakita ng aming mga resulta na ang malalaking dataset ng medical imaging at mga interpretasyong na-verify ng eksperto ay maaaring magsilbing batayan para sa pagsasanay ng mga pangunahing medikal na modelo, na isang anyo ng generative artificial intelligence," dagdag ni Ouyang.

EchoCLIP workflow. Pinagmulan: Nature Medicine (2024). DOI: 10.1038/s41591-024-02959-y

Nabanggit niya na ang advanced na baseline model na ito ay maaaring makatulong sa mga cardiologist na suriin ang mga echocardiograms sa pamamagitan ng pagbuo ng mga pagtatantya ng mga sukat ng puso, pagtukoy ng mga pagbabago sa paglipas ng panahon at mga karaniwang sakit.

Ang pangkat ng pananaliksik ay lumikha ng isang dataset ng 1,032,975 cardiac ultrasound video at kaukulang mga interpretasyon ng eksperto upang bumuo ng EchoCLIP. Ang mga pangunahing natuklasan mula sa pag-aaral ay kinabibilangan ng:

• Ang EchoCLIP ay nagpakita ng mataas na pagganap sa pagtatasa ng paggana ng puso mula sa mga larawan ng puso.
• Natukoy ng baseline model ang mga implanted intracardiac device gaya ng mga pacemaker, mitral valve implants, at aortic valve implants mula sa mga larawang echocardiogram.
• Tumpak na natukoy ng EchoCLIP ang mga natatanging pasyente sa kabuuan ng mga pag-aaral, nakakita ng mahahalagang pagbabago sa klinika gaya ng nakaraang operasyon sa puso, at pinagana ang pagbuo ng mga paunang interpretasyon ng teksto ng mga larawang echocardiogram.

"Ang mga pangunahing modelo ay isa sa mga pinakabagong lugar sa generative AI, ngunit karamihan sa mga modelo ay walang sapat na medikal na data upang maging kapaki-pakinabang sa pangangalagang pangkalusugan," sabi ni Christina M. Albert, MD, MPH, chair ng Division of Cardiology sa Smidt Heart Institute.

Si Albert, na hindi kasali sa pag-aaral, ay idinagdag: "Ang bagong baseline model na ito ay nagsasama ng computer vision para sa interpretasyon ng imahe ng echocardiogram na may natural na pagproseso ng wika upang mapahusay ang mga interpretasyon ng mga cardiologist."