קרדיולוגים הכשירו מודל AI גדול להערכת המבנה והתפקוד של הלב
סקירה אחרונה: 14.06.2024
כל תוכן iLive נבדק מבחינה רפואית או נבדק למעשה כדי להבטיח דיוק עובדתי רב ככל האפשר.
יש לנו קווים מנחים קפדניים המקור רק קישור לאתרים מדיה מכובד, מוסדות מחקר אקדמי, בכל עת אפשרי, עמיתים מבחינה רפואית מחקרים. שים לב שהמספרים בסוגריים ([1], [2] וכו ') הם קישורים הניתנים ללחיצה למחקרים אלה.
אם אתה סבור שתוכן כלשהו שלנו אינו מדויק, לא עדכני או מפוקפק אחרת, בחר אותו ולחץ על Ctrl + Enter.
מומחי בינה מלאכותית מ-Cedars-Sinai ו-Smidt Heart Institute יצרו מערך נתונים של יותר ממיליון אקו-לב (אולטרסאונד וידאו של הלב) והפרשנויות הקליניות התואמות שלהם. באמצעות מסד נתונים זה, הם פיתחו את EchoCLIP, אלגוריתם למידת מכונה רב עוצמה שיכול "לפרש" תמונות אקו לב ולהעריך אינדיקטורים מרכזיים.
התכנון וההערכה של EchoCLIP, המתוארים במאמר שפורסם בNature Medicine, מצביעים על כך שהפרשנות של אקו לב של מטופל באמצעות EchoCLIP מספקת הערכות קליניות ברמת המומחה, כולל הערכת תפקוד הלב, תוצאות של ניתוחים קודמים ומכשירים מושתלים, ויכולה גם לעזור לרופאים לזהות חולים הזקוקים לטיפול.
מודל EchoCLIP הבסיסי יכול גם לזהות את אותו מטופל על פני מספר סרטונים, בחינות ונקודות זמן, ולזהות שינויים חשובים מבחינה קלינית בלב המטופל.
"למיטב ידיעתנו, זהו הדגם הגדול ביותר שאומן על תמונות אקו-לב", אמר מחבר המחקר הראשי דיוויד אויאנג, MD, חבר בפקולטה של חטיבת הקרדיולוגיה ב- מכון הלב סמידט והמחלקה לבינה מלאכותית ברפואה.
"דגמי AI קודמים רבים עבור אקו-לב מאומנים על רק עשרות אלפי דוגמאות. לעומת זאת, הביצועים הגבוהים הייחודיים של EchoCLIP בפרשנות תמונה הם תוצאה של אימון על כמעט פי עשרה יותר נתונים מאשר מודלים קיימים."
"התוצאות שלנו מראות שמערכי נתונים גדולים של הדמיה ופרשנות רפואית, שנבדקו עמיתים יכולים לשמש בסיס לאימון מודלים רפואיים בסיסיים, שהם סוג של בינה מלאכותית יוצרת", הוסיף Ouyang.
זרימת עבודה של EchoCLIP. מקור: Nature Medicine (2024). DOI: 10.1038/s41591-024-02959-y
הוא ציין שמודל בסיס מתקדם זה יוכל לעזור בקרוב לקרדיולוגים להעריך אקו לב על ידי יצירת הערכות ראשוניות של מדידות לב, זיהוי שינויים לאורך זמן ומחלות נפוצות.
צוות המחקר יצר מערך נתונים של 1,032,975 סרטוני אולטרסאונד לבביים ופרשנויות מומחים קשורות לפיתוח EchoCLIP. הממצאים העיקריים מהמחקר כוללים:
- EchoCLIP הוכיחה ביצועים גבוהים בהערכת תפקוד הלב מתמונות לב.
- המודל הבסיסי הצליח לזהות מכשירים תוך-לבביים מושתלים כגון קוצבי לב, מסתמים מיטרליים ואבי העורקים מושתלים מתמונות אקו-לב.
- EchoCLIP זיהה במדויק מטופלים ייחודיים על פני מחקרים, זיהה שינויים חשובים מבחינה קלינית כגון ניתוחי לב קודמים, ואיפשר פיתוח של פירושים מקדימים של טקסט של תמונות אקו לב.
"מודלים בסיסיים הם אחד התחומים החדשים ביותר בתחום הבינה המלאכותית הגנרטיבית, אבל לרוב המודלים אין מספיק נתונים רפואיים כדי להיות שימושיים בתחום הבריאות", אמרה כריסטינה מ. אלברט, MD, MPH, יו"ר החטיבה לקרדיולוגיה ב- מכון לב סמידט.
אלברט, שלא היה מעורב במחקר, הוסיף: "מודל בסיס חדש זה משלב ראייה ממוחשבת עבור פרשנות תמונה אקו-לב עם עיבוד שפה טבעית כדי לשפר את הפרשנויות של קרדיולוגים."