Консалтинговая группа "Текарт" - центр компетенции "Робототехника".

Подробнее...
Основное меню
Категории новостей
Логотип

Японские исследователи разработали метод выявления приобретённых пороков сердца с помощью ИИ

Утверждается, что разработка исследовательской группы из Osaka Metropolitan University позволяет с беспрецедентной точностью выявлять приобретённые пороки сердца, называемые также клапанными пороками, с помощью рентгенографии грудной клетки .

Приобретённый порок сердца - причина сердечной недостаточности, которая часто диагностируется с помощью эхокардиографии. Этот метод требует специальных навыков, а квалифицированных специалистов не хватает.

Рентгенография грудной клетки - одно из наиболее распространенных исследований для выявления заболеваний, прежде всего легких. Сердце также видно на рентгенограммах грудной клетки. До настоящего времени было мало известно о возможности определять заболевание сердца по рентгенограммам грудной клетки.

Рентгенограммы грудной клетки выполняются во многих больницах, и на их проведение требуется очень мало времени, что делает их весьма доступными и воспроизводимыми. Исследовательская группа под руководством доктора Дайю Уеда рассчитала, что если функции и заболевания сердца будут определяться по рентгенограммам грудной клетки, то это может стать полезным дополнением к эхокардиографии.

Поскольку ИИ, обученный на одном наборе данных, может привести к низкой точности, команда стремилась использовать данные нескольких институтов. Таким образом, в период с 2013 по 2021 гг. в четырех медицинских учреждениях было собрано 22 551 рентгенограмма грудной клетки и 22 551 эхокардиограмма от 16 946 пациентов. На основе рентгенограмм грудной клетки в качестве входных данных и эхокардиограмм в качестве выходных данных была обучена модель ИИ для изучения признаков, связывающих оба набора данных.

Модель ИИ смогла точно классифицировать шесть выбранных типов приобретенных пороков сердца по показателю площади под фармакокинетической кривой (AUC, показатель оценки для ИИ-моделей, использующий диапазон значений от 0 до 1. Чем ближе к 1, тем лучше модель). Значение AUC составило 0,92 при 40-процентном пороговом значении для определения фракции выброса левого желудочка, что является важным показателем для мониторинга сердечной функции.

"Нам потребовалось очень много времени, чтобы прийти к этим результатам, но я считаю, что это значимое исследование, - сказал в своем заявлении д-р Уэда. - Помимо повышения эффективности диагностики, система может быть использована в районах, где нет специалистов, в экстренных случаях в ночное время, а также для пациентов, которым трудно пройти эхокардиографию".

Результаты исследования опубликованы в журнале The Lancet Digital Health.

Теги: ИИ

Комментарии

(0) Добавить комментарий

Ищите команду разработчиков? Не можете найти робота для своих нужд? Пишите нам!

Для обратной связи укажите ваш E-mail, он будет доступен только администратору. Так вы сможете оперативно узнать, когда ответ на ваш вопрос будет опубликован



Новые комментарии

Перспективы производства промышленных роботов в России
Мария
28.08.2024
08:13:38
Здраствуйте - можно ли узнать по поводу ультразвуковых датчиков мне для протезирования руки
Бесплатная мастерская для школьников и студентов
Гость
01.08.2024
06:19:40
Хорошая инициатива!