Согласно исследованию, искусственный интеллект может помочь выявлять людей, подверженных риску развития сердечной недостаточности. Исследователи из Медицинской школы Университета Данди использовали искусственный интеллект для улучшения диагностики и контроля сердечной недостаточности на ранней стадии.
Читайте также: Европейская счетная палата критикует ЕС за неспособность скоординировать инвестиции в ИИ.
Исследователи применили искусственный интеллект с помощью методов машинного обучения для анализа эхокардиографических изображений тысяч пациентов, чтобы выявить незначительные признаки проблем с сердцем, приводящих к сердечной недостаточности. Это может значительно повысить эффективность диагностики и принести пользу пациентам в сфере здравоохранения.
Исследователи используют ИИ для визуализации узоров в форме сердца
Для достижения этой цели исследовательская группа под руководством профессора Чима Ланга использовала экспериментальные подходы глубокого обучения на основе искусственного интеллекта для чтения и анализа эхокардиографических изображений, полученных изtronмедицинских карт населения и результатов сканирования сердца. Это позволило им визуализировать закономерности в форме и функции сердца, которые могут повышать риск развития сердечной недостаточности у пациента.
Исследование показало, что ИИ можно использовать для выявления риска развития сердечной недостаточности. https://t.co/TkUuruMLMs
— STV News (@STVNews) 30 мая 2024 г
Исследователи использовали данные, добровольно предоставленные пациентами из Шотландского регистра исследований в области здравоохранения и биобанка (SHARE). Первоначально они отобрали набор данных из 15 000 записей о пациентах, из которого была сформирована окончательная выборка из 578 пациентов.
Сканирование сердца с помощью ИИ стало более точным
Сканирование сердца, проведенное с помощью искусственного интеллекта, обеспечило более точные измерения, чем традиционные методы. По словам профессора Чима Ланга, возглавлявшего исследование, программное обеспечение на основе ИИ предоставило больше данных о структуре и функциях сердца, важных для диагностики сердечной недостаточности.
«Наше исследование представляет собой шаг вперед в использовании глубокого обучения дляmaticинтерпретации эхокардиографических изображений. Это позволит нам оптимизироватьdentпациентов с сердечной недостаточностью в масштабахtronмедицинских карт»
Профессор Ланг
Улучшенные с помощью ИИ эхокардиографические изображения обеспечивали более точнуюdefiразмеров и функций сердца, чем обычные снимки, полученные из электронных медицинских карт. Такой уровень детализации, наряду с возможностью обработки изображений в большем масштабе, может ускорить отбор пациентов для клинических исследований или помочь в мониторинге сердечной недостаточности в системах здравоохранения.
Читайте также: Opera интегрирует модели Gemini от Google для улучшения искусственного интеллекта в браузере Aria.
Сердечная недостаточность остается распространенной клинической и общественной проблемой здравоохранения. Это состояние, при котором сердце больше не может перекачивать достаточное количество крови к остальным частям тела. Лекарства от этого заболевания не существует, но изменение образа жизни, хирургическое вмешательство и медикаменты могут помочь контролировать симптомы и прогрессирование болезни, которая обычно развивается со временем.
Используя медицинские карты пациентов, исследователи применили машинное обучение дляdentструктурных и функциональных аномалий, которые было бы трудно заметить только при анализе эхокардиографических изображений.
Искусственный интеллект обнаруживает аномалии, которые невозможно Tracс помощью традиционного анализа
В интервью профессор Ланг заявил, что исследование имеет большой потенциал для улучшения качества жизни пациентов. Он отметил, что на основе анализа характерных историй болезни пациентов команда смогла выявить морфологические и механистические отклонения, которые не были бы видны на стандартных двухмерных эхокардиографических изображениях.
«Благодаря анализу огромного количества медицинских карт пациентов нам удалось выявить структурные и функциональные аномалии, которые мы не смогли бы обнаружить при традиционном анализе эхокардиографических изображений»
Профессор Ланг
Исследование, опубликованное в ESC Heart Failure Journal, подчеркивает способность ИИ изменить здравоохранение, помогая в ранней диагностике этих сложных заболеваний. Как уже отмечалось, благодаря помощи разработчика программного обеспечения Us2 и финансированию от ROCH Diagnostics International, исследование открывает путь для дальнейшего изучения применения ИИ в предиктивной диагностике и персонализированном лечении.
Репортаж Криса Мурити для Cryptopolitan
