Ahli jantung melatih model AI besar untuk menilai struktur dan fungsi jantung
Terakhir ditinjau: 14.06.2024
Semua konten iLive ditinjau secara medis atau diperiksa fakta untuk memastikan akurasi faktual sebanyak mungkin.
Kami memiliki panduan sumber yang ketat dan hanya menautkan ke situs media terkemuka, lembaga penelitian akademik, dan, jika mungkin, studi yang ditinjau secara medis oleh rekan sejawat. Perhatikan bahwa angka dalam tanda kurung ([1], [2], dll.) Adalah tautan yang dapat diklik untuk studi ini.
Jika Anda merasa salah satu konten kami tidak akurat, ketinggalan zaman, atau dipertanyakan, pilih dan tekan Ctrl + Enter.
Pakar kecerdasan buatan dari Cedars-Sinai dan Smidt Heart Institute membuat kumpulan data lebih dari 1 juta ekokardiogram (video ultrasound jantung) dan interpretasi klinisnya yang sesuai. Dengan menggunakan database ini, mereka mengembangkan EchoCLIP, sebuah algoritme pembelajaran mesin canggih yang dapat “menafsirkan” gambar ekokardiogram dan mengevaluasi indikator utama.
Desain dan evaluasi EchoCLIP, dijelaskan dalam makalah yang diterbitkan di Nature Medicine, menunjukkan bahwa interpretasi ekokardiogram pasien menggunakan EchoCLIP memberikan penilaian klinis tingkat spesialis, termasuk penilaian fungsi jantung, hasil operasi sebelumnya dan perangkat implan, dan juga dapat membantu dokter mengidentifikasi pasien yang membutuhkan perawatan.
Model dasar EchoCLIP juga dapat mengidentifikasi pasien yang sama di beberapa video, pemeriksaan, dan titik waktu, serta mengenali perubahan penting secara klinis pada jantung pasien.
“Sepengetahuan kami, ini adalah model terbesar yang dilatih pada gambar ekokardiografi,” kata penulis utama studi David Ouyang, MD, anggota fakultas Divisi Kardiologi di Smidt Heart Institute dan Departemen Kecerdasan Buatan dalam Kedokteran.
"Banyak model AI sebelumnya untuk ekokardiogram dilatih hanya pada puluhan ribu contoh. Sebaliknya, kinerja unik EchoCLIP yang tinggi dalam interpretasi gambar adalah hasil pelatihan pada data yang hampir sepuluh kali lebih banyak dibandingkan model yang sudah ada."
“Hasil kami menunjukkan bahwa kumpulan data pencitraan dan interpretasi medis yang besar dan ditinjau oleh rekan sejawat dapat berfungsi sebagai dasar untuk melatih model medis dasar, yang merupakan bentuk kecerdasan buatan generatif,” tambah Ouyang.
Alur kerja EchoCLIP. Sumber: Pengobatan Alam (2024). DOI: 10.1038/s41591-024-02959-y
Dia mencatat bahwa model dasar yang canggih ini dapat segera membantu ahli jantung mengevaluasi ekokardiogram dengan menghasilkan perkiraan awal pengukuran jantung, mengidentifikasi perubahan dari waktu ke waktu dan penyakit umum.
Tim peneliti membuat kumpulan data 1.032.975 video USG jantung dan interpretasi ahli terkait untuk mengembangkan EchoCLIP. Temuan utama dari penelitian ini meliputi:
- EchoCLIP telah menunjukkan kinerja tinggi dalam menilai fungsi jantung dari gambar jantung.
- Model dasar mampu mengidentifikasi perangkat intrakardiak yang ditanamkan seperti alat pacu jantung, katup mitral dan aorta yang ditanamkan dari gambar ekokardiogram.
- EchoCLIP secara akurat mengidentifikasi pasien unik di seluruh penelitian, mengidentifikasi perubahan penting secara klinis seperti operasi jantung sebelumnya, dan memungkinkan pengembangan interpretasi teks awal dari gambar ekokardiogram.
"Model dasar adalah salah satu bidang terbaru dalam AI generatif, namun sebagian besar model tidak memiliki cukup data medis untuk berguna dalam layanan kesehatan," kata Christina M. Albert, MD, MPH, ketua Divisi Kardiologi di Institut Jantung Smidt.
Albert, yang tidak terlibat dalam penelitian ini, menambahkan: "Model dasar baru ini mengintegrasikan visi komputer untuk interpretasi gambar ekokardiogram dengan pemrosesan bahasa alami untuk meningkatkan interpretasi ahli jantung."