Cardiologii au antrenat un model mare de IA pentru a evalua structura și funcția inimii

Experții în inteligență artificială de la Cedars-Sinai și Smidt Heart Institute au creat un set de date de peste 1 milion de ecocardiograme (ecografia video ale inimii) și interpretările clinice corespunzătoare ale acestora. Folosind această bază de date, au dezvoltat EchoCLIP, un algoritm puternic de învățare automată care poate „interpreta” imaginile ecocardiogramei și poate evalua indicatorii cheie.

Designul și evaluarea EchoCLIP, descrise într-o lucrare publicată în Nature Medicine, sugerează că interpretarea ecocardiogramei unui pacient folosind EchoCLIP oferă evaluări clinice la nivel de specialist, inclusiv evaluarea funcția cardiacă, rezultatele intervențiilor chirurgicale și dispozitivelor implantate anterioare și, de asemenea, poate ajuta medicii să identifice pacienții care au nevoie de tratament.

Modelul de bază EchoCLIP poate identifica, de asemenea, același pacient în mai multe videoclipuri, examene și momente și poate recunoaște modificările importante din punct de vedere clinic în inima pacientului.

„Din cunoștințele noastre, acesta este cel mai mare model instruit pe imagini de ecocardiografie”, a declarat autorul principal al studiului David Ouyang, MD, membru al facultății Diviziei de Cardiologie de la Institutul Inimii Smidt și Departamentul de Inteligență Artificială în Medicină.

„Multe modele AI anterioare pentru ecocardiograme sunt antrenate doar pe zeci de mii de exemple. În schimb, performanța deosebit de ridicată a EchoCLIP în interpretarea imaginilor este rezultatul antrenamentului pe aproape de zece ori mai multe date decât modelele existente.”

„Rezultatele noastre arată că seturi de date mari de imagistică și interpretare medicală, evaluate de colegi, pot servi drept bază pentru formarea modelelor medicale de bază, care sunt o formă de inteligență artificială generativă”, a adăugat Ouyang.

Fluxul de lucru EchoCLIP. Sursa: Nature Medicine (2024). DOI: 10.1038/s41591-024-02959-y

El a remarcat că acest model de bază avansat ar putea ajuta în curând cardiologii să evalueze ecocardiogramele prin generarea de estimări preliminare ale măsurătorilor cardiace, identificând modificări în timp și boli comune.

Echipa de cercetare a creat un set de date de 1.032.975 de videoclipuri cu ultrasunete cardiace și interpretări asociate experților pentru a dezvolta EchoCLIP. Principalele constatări ale studiului includ:

• EchoCLIP a demonstrat performanțe ridicate în evaluarea funcției cardiace din imaginile cardiace.
• Modelul de bază a putut identifica dispozitivele intracardiace implantate, cum ar fi stimulatoarele cardiace, valvele mitrale și aortice implantate din imaginile ecocardiograme.
• EchoCLIP a identificat cu precizie pacienți unici în cadrul studiilor, a identificat schimbări importante din punct de vedere clinic, cum ar fi intervențiile chirurgicale cardiace anterioare și a permis dezvoltarea unor interpretări preliminare ale textului imaginilor ecocardiogramei.

„Modelele de bază sunt una dintre cele mai noi domenii în IA generativă, dar cele mai multe modele nu au suficiente date medicale pentru a fi utile în asistența medicală”, a declarat Christina M. Albert, MD, MPH, președintele Diviziei de Cardiologie de la Institutul Inimii Smidt.

Albert, care nu a fost implicat în studiu, a adăugat: „Acest nou model de bază integrează viziunea computerizată pentru interpretarea imaginilor ecocardiograme cu procesarea limbajului natural pentru a îmbunătăți interpretările cardiologilor.”