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

Experții în inteligență artificială de la Cedars-Sinai și de la Institutul de Cardiologie Smidt au creat un set de date cu peste 1 milion de ecocardiograme (ecografii video ale inimii) și interpretările clinice corespunzătoare. Folosind această bază de date, au dezvoltat EchoCLIP, un algoritm puternic de învățare automată care poate „interpreta” imaginile ecocardiogramelor și poate evalua indicatori cheie.

Proiectarea 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 funcției cardiace, a rezultatelor intervențiilor chirurgicale anterioare și a dispozitivelor implantate și poate ajuta medicii să identifice pacienții care au nevoie de tratament.

Modelul de bază EchoCLIP poate identifica același pacient în mai multe videoclipuri, studii și momente în timp și poate recunoaște modificări importante clinic la nivelul inimii pacientului.

„Din câte știm, acesta este cel mai mare model antrenat pe baza imaginilor ecocardiografice ”, a declarat autorul principal al studiului, David Ouyang, MD, membru al facultății din cadrul Diviziei de Cardiologie a Institutului de Inimă Smidt și al Diviziei de Inteligență Artificială în Medicină.

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

„Rezultatele noastre arată că seturi mari de date de imagistică medicală și interpretări verificate de experți pot servi drept bază pentru antrenarea modelelor medicale de bază, care reprezintă o formă de inteligență artificială generativă”, a adăugat Ouyang.

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

El a menționat că acest model avansat de bază ar putea ajuta în curând cardiologii să evalueze ecocardiogramele prin generarea de estimări ale măsurătorilor cardiace, identificarea modificărilor în timp și a bolilor comune.

Echipa de cercetare a creat un set de date de 1.032.975 de videoclipuri cu ecografii cardiace și interpretările corespunzătoare ale experților pentru a dezvolta EchoCLIP. Printre principalele constatări ale studiului se numără:

• EchoCLIP a demonstrat o performanță ridicată în evaluarea funcției cardiace din imaginile cardiace.
• Modelul de bază a fost capabil să identifice dispozitivele intracardiace implantate, cum ar fi stimulatoarele cardiace, implanturile de valvă mitrală și implanturile de valvă aortică, din imaginile ecocardiogramei.
• EchoCLIP a identificat cu precizie pacienți unici în cadrul studiilor, a detectat modificări importante 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 ale inteligenței artificiale generative, dar majoritatea modelelor nu au suficiente date medicale pentru a fi utile în domeniul sănătății”, a declarat Christina M. Albert, MD, MPH, președinta Diviziei de Cardiologie de la Institutul de Inimă Smidt.

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