第一生活网

3月1日新的人工智能工具有助于检测难以诊断的心脏病

汪富珠
导读 - 根据发表在JAMA Cardiology上的一项研究,由 Cedars-Sinai 的 Smidt 心脏研究所的医师科学家创建的一种新的人工智能 (AI) 工具能...

- 根据发表在JAMA Cardiology上的一项研究,由 Cedars-Sinai 的 Smidt 心脏研究所的医师科学家创建的一种新的人工智能 (AI) 工具能够检测出两种通常难以诊断的心脏病

尽管的心脏病发病率很高,但医疗保健专业人员经常无法识别几种心脏病。其中两种情况是肥厚性心肌病和心脏淀粉样。

“即使是心脏病专家也很难准确识别这两种心脏病,因此患者通常会持续数年至数十年才能得到正确诊断,”Smidt 心脏研究所心脏病专家、该研究的资深作者 David Ouyang 说。研究,在新闻稿中。

为了解决这个问题并采取措施加强心脏护理,Smidt 心脏研究所的医生创建了一种算法,该算法可以识别心脏壁厚度和心腔大小等特定特征,以检测心脏病。两步算法在超过 34,000 个心脏超声视频上进行了测试。

在创建 AI 工具之前,心脏病专家很难识别心脏的物理变化并确定它们是与疾病有关还是仅仅与衰老有关。

“该算法比临床专家训练有素的眼睛更准确地识别出高危患者,”欧阳说。“这是因为该算法在超声视频中提取了微妙的线索,这些线索在初步审查时可以区分通常看起来与更良性疾病非常相似的心脏病,以及彼此之间的差异。”

肥厚型心肌病和心脏淀粉样都是涉及心脏活动异常的疾病。

肥厚型心肌病是由心肌增厚引起的,引起奇怪的节律。心脏淀粉样是由于淀粉样蛋白(一种不健康的蛋白质)在心脏组织内积聚而发生的。虽然不同,但使用传统的超声心动图很难区分这两种疾病。

除了心脏病的识别和区分,新算法的另一个潜在好处是更快的诊断。更快的诊断可以更快地获得护理和更快的康复,从而降低死亡率、住院率和心力衰竭率。

展望未来,将启动涉及该人工智能算法的临床试验。这些试验将涉及与 Smidt 心脏研究所医生互动的潜在心脏淀粉样诊断患者。

随着护理的加强,人工智能为医生提供可靠服务的例子不胜枚举。一项研究解释了如何使用 AI 来管理药物使麻醉师能够专注于更重要的任务,例如确保患者的舒适度、消除疼痛和保持生理稳定性。