Ултразвукът, захранван с AI, значително подобрява откриването на вродени сърдечни дефекти

Ултразвукът, захранван с AI, значително подобрява откриването на вродени сърдечни дефекти

Лекарите от Катедрата по акушерство, гинекология и репродуктивни науки на Mount Sinai Raquel и Jaime Gilinski станаха първите в Ню Йорк, внедрили инструмент с изкуствен интелект (AI), който подобрява ултразвуковите сканирания в мащаб - което води до по-ранно откриване и по-добри грижи за бебета и семейства.

Вродените сърдечни дефекти или състояния, присъстващи при раждането, които засягат структурата на сърцето, са сред най-честите вродени аномалии. Според Националния институт по здравеопазване около 1 на 500 новородени ще бъде диагностицирано със сериозен вроден сърдечен дефект, който изисква спешна медицинска или хирургическа намеса, за да оцелее.

Carnegie Imaging for Women, усъвършенствано съоръжение за акушерство и гинекология, е първият център в Ню Йорк, който използва одобрен от Администрацията по храните и лекарствата AI софтуерен инструмент от медицинската компания BrightHeart, за да направи ултразвуците по-точни и ефективни. Центърът, свързан с планината Синай, има три места в Манхатън.

В един актуаленАкушерство и гинекологияВ проучване, ръководено от лекари в Mount Sinai West, изследователите са използвали AI технология, за да подобрят степента на откриване на ултразвукови находки, подозрителни за сериозни вродени сърдечни дефекти, до над 97 процента, намалявайки времето за четене с 18 процента и подобрявайки резултатите за увереност с 19 процента.

Поддръжката на AI в пренаталната диагностика не само предлага подобрено откриване, но също така има потенциала значително да подобри работния процес и да увеличи ефективността. Ние като клиницисти трябва да използваме наличните иновации и технологии, за да увеличим максимално качеството на грижите за пациентите. Тази технология позволява „изравняване“ на полето на пренаталната диагностика, за да се даде възможност за почти експертно ниво на преглед на феталните ултразвукови изследвания, особено в центрове или географски местоположения без експерти по фетално сърце.“

Дженифър Лам-Рахлин, д-р,Кореспондент автор,Асистент професор по акушерство, гинекология и репродуктивни науки в Училището по медицина Икан в планината Синай

Изследователите изследваха набор от данни от 200 неидентифицирани фетални ултразвукови сканирания между 18-та и 24-та седмица от бременността от 11 медицински центъра в две страни, включително 100 с поне една подозрителна находка. Целта на проучването беше да се оцени връзката между използването на базиран на изкуствен интелект софтуер и производителността на четене при идентифициране на ултразвукови изследвания през втория триместър, за които се подозира, че има големи вродени сърдечни дефекти. Седем акушер-гинеколози и седем специалисти по майчино-фетална медицина (експерти по високорискови бременности) прегледаха всеки преглед в произволен ред, както със, така и без помощта на изкуствен интелект, и оцениха наличието или отсъствието на всяка находка, подозрителна за вродени сърдечни дефекти, използвайки оценки за доверие.

Тълкуването с помощта на AI се свързва с подобрено откриване на лезии, за които се подозира, че имат големи вродени сърдечни дефекти. Проучването демонстрира способността на софтуера, базиран на AI, да подобри откриването на тези подозрителни находки с помощта на пренатален ултразвук, както и цялостната безопасност и времева ефективност при интерпретирането на тези сканирания.

„Нашето проучване трябва да инициира и насърчи бъдещи изследвания на способността на базиран на изкуствен интелект софтуер да подобри нивата на откриване, след като бъде интегриран в клиничните работни потоци, за да се намалят променливостта и несъответствието при откриването на вродени сърдечни дефекти в световен мащаб“, каза съавторът Андрей Ребарбър, MD, директор на отдела за майчино-фетална медицина в Mount Sinai West и клиничен професор по акушерство, гинекология и репродуктивни науки в Училището по медицина Икан в планината Синай. „Бъдещето на изображенията за пренатална диагностика е светло, когато AI софтуерът се използва за допълване на медицинската интерпретация.“

източници: