Искусственный интеллект ускоряет сканирование сердца, экономит время и может привести к более эффективному лечению болезней сердца

Исследователи разработали способ анализа изображений МРТ сердца с помощью искусственного интеллекта, который может сэкономить драгоценное время и ресурсы Национальной службы здравоохранения, а также улучшить уход за пациентами.

Команды из университетов Восточной Англии (UEA), Шеффилда и Лидса создали интеллектуальную компьютерную модель, которая использует искусственный интеллект для изучения изображений сердца, полученных при МРТ, в определенном виде, известном как четырехкамерный уровень.

Их исследование «Разработка и проверка сегментации на основе искусственного интеллекта для четырехкамерной киномагнитно-резонансной томографии» было опубликовано в журнале Европейская лаборатория экспериментальной радиологии.

Ведущий исследователь доктор Панкадж Гарг из Медицинской школы Университета Восточной Англии в Норидже и консультант-кардиолог в больнице Норфолка и Нориджского университета возглавляет группу исследователей, создавших инновационную и революционную технологию 4D МРТ. Это открывает путь к более быстрой, неинвазивной и точной диагностике сердечной недостаточности и других заболеваний сердца.

«Модель ИИ точно определила размер и функцию камер сердца и показала результаты, аналогичные тем, которые получают врачи вручную, но гораздо быстрее», — сказал доктор Гарг, — «В отличие от стандартного ручного МРТ-анализа, который может занять до 45 минут». или более: «Эта новая модель искусственного интеллекта занимает всего несколько секунд. Эта автоматизированная технология может обеспечить быструю и надежную оценку здоровья сердца, что потенциально может улучшить уход за пациентами».

Ретроспективное обсервационное исследование состоит из данных 814 пациентов из Teaching Hospitals NHS Foundation Trust Шеффилда и NHS Teaching Hospitals Лидса, которые затем использовались для обучения модели искусственного интеллекта.

Чтобы гарантировать точность результатов модели, для теста были использованы снимки и данные еще 101 пациента из университетских больниц Норфолка и Нориджа.

В то время как другие исследования рассматривали использование ИИ для интерпретации изображений МРТ, последняя модель ИИ была обучена с использованием данных из нескольких больниц и различных типов сканирующих машин, а также тестирования на различных пациентах из разных больниц. Кроме того, эта модель искусственного интеллекта обеспечивает полный анализ всего сердца, используя представление, показывающее все четыре камеры, тогда как большинство предыдущих исследований были сосредоточены на представлении, которое рассматривает только две основные камеры сердца.

Аспирант доктор Хосамеддин Ассади из Медицинской школы Университета Восточной Англии в Норидже сказал: «Автоматизация процесса оценки функции и структуры сердца сэкономит время и ресурсы и обеспечит стабильные результаты для врачей. Это нововведение может привести к более эффективной диагностике и лучшему лечению. решения и, в конечном итоге, улучшили «результаты лечения пациентов с заболеваниями сердца. Более того, потенциал ИИ в прогнозировании смертности на основе измерений сердечной деятельности подчеркивает его потенциал совершить революцию в кардиологической помощи и улучшить прогноз пациентов».

Исследователи говорят, что будущие исследования должны протестировать модель с использованием более крупных групп пациентов из разных больниц, с различными типами аппаратов МРТ, а также с учетом других распространенных заболеваний, которые мы наблюдаем в медицинской практике, чтобы увидеть, хорошо ли она работает в более широком диапазоне ситуаций. реальный мир.

Другие недавние исследования, проведенные командами из Университета Восточной Англии, Лидса и Шеффилда, улучшили использование МРТ сердца для пациентов женского пола, особенно с ранними или пограничными заболеваниями сердца, а это означает, что на 16,5% больше женщин могут получить диагноз.

Исследование проводилось в сотрудничестве между Университетом Восточной Англии, Университетом Лидса, Университетом Шеффилда, Медицинским центром Лейденского университета, Фондом NHS больниц Норфолка и Нориджа, Университетом NHS Trust Шеффилда и Фондом NHS Teaching Hospitals Лидса.