Потенциал искусственного интеллекта для прогнозирования смертности на основе измерений сердечной деятельности подчеркивает его потенциал совершить революцию в кардиологической помощи и улучшить прогноз пациентов.
Хосам Эль-Дин Аль-Саади
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 Хоссам Эль-Дин Ассади из Медицинской школы Нориджского университета в Восточной Англии 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». более эффективные решения о лечении и, в конечном итоге, улучшение результатов лечения пациентов с сердечно-сосудистыми заболеваниями. Кроме 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, включая другие распространенные заболевания, встречающиеся в медицинской практике, чтобы увидеть, хорошо ли она работает в более широком диапазоне ситуаций в реальном мире. . 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, то есть 16,5% женщин смогли поставить диагноз.
Исследование проводилось в сотрудничестве между Университетом Восточной Англии, Университетом Лидса, Университетом Шеффилда, Медицинским центром Лейденского университета, Университетскими больницами Норфолка и Нориджа, Фондом NHS Foundation Trust, Университетскими больницами Шеффилда NHS Foundation Trust и Учебными больницами Лидса NHS Foundation Trust. Национализм. Исследование было поддержано стипендией по развитию карьеры в области клинических исследований Фонда Wellcome.
источник: Университет Восточной Англии
