Весь контент iLive перевіряється медичними експертами, щоб забезпечити максимально можливу точність і відповідність фактам.
У нас є строгі правила щодо вибору джерел інформації та ми посилаємося тільки на авторитетні сайти, академічні дослідницькі інститути і, по можливості, доведені медичні дослідження. Зверніть увагу, що цифри в дужках ([1], [2] і т. д.) є інтерактивними посиланнями на такі дослідження.
Якщо ви вважаєте, що який-небудь з наших матеріалів є неточним, застарілим або іншим чином сумнівним, виберіть його і натисніть Ctrl + Enter.
Кардіологи навчили велику ШІ-модель для оцінки структури та функції серця
Останній перегляд: 02.07.2025
">Експерти зі штучного інтелекту з Cedars-Sinai та Інституту серця Смідта створили набір даних із понад 1 мільйона ехокардіограм (відео-ультразвукових знімків серця) та їх відповідних клінічних інтерпретацій. Використовуючи цю базу даних, вони розробили EchoCLIP, потужний алгоритм машинного навчання, який може «інтерпретувати» зображення ехокардіограм та оцінювати ключові показники.
Дизайн та оцінка EchoCLIP, описані в статті, опублікованій у журналі Nature Medicine, свідчать про те, що інтерпретація ехокардіограми пацієнта за допомогою EchoCLIP забезпечує клінічні оцінки на рівні спеціаліста, включаючи оцінку серцевої функції, результатів попередніх операцій та імплантованих пристроїв, а також може допомогти лікарям виявити пацієнтів, які потребують лікування.
Базова модель EchoCLIP також може ідентифікувати одного й того ж пацієнта на кількох відео, дослідженнях та часових точках, а також розпізнавати клінічно важливі зміни в серці пацієнта.
«Наскільки нам відомо, це найбільша модель, навчена на ехокардіографічних зображеннях», — сказав провідний автор дослідження Девід Оуян, доктор медичних наук, викладач відділення кардіології Інституту серця Смідта та відділення штучного інтелекту в медицині.
«Багато попередніх моделей штучного інтелекту для ехокардіограм навчалися лише на десятках тисяч прикладів. Натомість унікально висока продуктивність EchoCLIP в інтерпретації зображень є результатом навчання майже в десять разів більшої кількості даних, ніж існуючі моделі».
«Наші результати показують, що великі набори даних медичної візуалізації та перевірені експертами інтерпретації можуть слугувати основою для навчання базових медичних моделей, які є формою генеративного штучного інтелекту», – додав Оуян.
Робочий процес EchoCLIP. Джерело: Nature Medicine (2024). DOI: 10.1038/s41591-024-02959-y
Він зазначив, що ця вдосконалена базова модель незабаром може допомогти кардіологам оцінювати ехокардіограми, створюючи оцінки серцевих показників, виявляючи зміни з часом та поширені захворювання.
Дослідницька група створила набір даних із 1 032 975 відеозаписів ультразвукового дослідження серця та відповідних експертних інтерпретацій для розробки EchoCLIP. Ключові результати дослідження включають:
- EchoCLIP продемонстрував високу ефективність в оцінці функції серця за зображеннями серця.
- Базова модель була здатна ідентифікувати імплантовані внутрішньосерцеві пристрої, такі як кардіостимулятори, імплантати мітрального клапана та імплантати аортального клапана, за зображеннями ехокардіограми.
- EchoCLIP точно ідентифікував унікальних пацієнтів у різних дослідженнях, виявляв клінічно важливі зміни, такі як попередні операції на серці, та дозволяв розробляти попередні текстові інтерпретації зображень ехокардіограми.
«Базові моделі є однією з найновіших галузей генеративного штучного інтелекту, але більшість моделей не мають достатньо медичних даних, щоб бути корисними в охороні здоров’я», – сказала Крістіна М. Альберт, доктор медичних наук, магістр охорони здоров’я, завідувачка відділення кардіології Інституту серця Смідта.
Альберт, який не брав участі в дослідженні, додав: «Ця нова базова модель інтегрує комп’ютерний зір для інтерпретації зображень ехокардіограми з обробкою природної мови, щоб покращити інтерпретації кардіологами».