Das KI -Tool übertrifft vorhandene Methoden bei der Diagnose von Herzamyloidose

In einer neuen Studie, die in der veröffentlicht wurde Europäisches HerzjournalDie Forscher berichteten über die erfolgreiche Entwicklung und Validierung eines Modells für medizinische künstliche Intelligenz (AI), das auf Herzamyloidose, eine progressive und irreversible Art von Herzerkrankungen, Screen untersucht.

Die Ergebnisse zeigten, dass das KI -Tool sehr genau ist, die vorhandene Methoden übertroffen und möglicherweise frühere, genauere Diagnosen ermöglicht, damit die Patienten die richtige Behandlung früher erhalten können.

Was ist Herz Amyloidose?

Herz -Amyloidose ist eine Herzerkrankung, bei der sich abnormale Proteine im Herzmuskel aufbauen, wodurch sie steif ist und seine Fähigkeit beeinträchtigt, Blut zu pumpen. In letzter Zeit sind mehrere Lebensmedikamentenbehandlungen für diese Erkrankung verfügbar geworden, aber ohne frühzeitige Diagnose verpassen die Ärzte die Möglichkeit, das Überleben und die Lebensqualität der Patienten zu erweitern.

Leider kann eine Herzmyloidose eine Herausforderung darstellen, da es oft schwierig ist, von anderen Herzproblemen zu unterscheiden, ohne eine belastende Menge an Tests zu unterscheiden. „

Jeremy Slivnick, MD, Co-Lead-Autor, Kardiologe, Medizin der Universität von Chicagoer

KI für Kardiologie entwickeln

Das KI -Modell wurde von Forschern der Mayo Clinic and Ultromics, Ltd., einem AI -Echokardiographieunternehmen, entwickelt. Sie bildeten ein neuronales Netzwerk aus, um Herz -Amyloidose mit routinemäßigen Herz -Ultraschallbildern, die als Echokardiogramme bekannt sind, nachzuweisen.

Das resultierende AI-Modell kann ein einzelnes Echokardiogramm-Video der apikalen Vierkammer-Sicht des Herzens analysieren, um die Herzamyloidose schnell nachzuweisen und es von anderen ähnlichen Herzerkrankungen zu unterscheiden.

Uchicago Medicine schloss sich 17 weitere Krankenhäuser weltweit an, um die Ergebnisse des Algorithmus in einer großen und multiethnischen Patientenpopulation zu validieren und zu testen. Sie fanden heraus, dass das KI -Werkzeug eine Genauigkeitsrate von 85% für die korrekte Identifizierung von Patienten mit Herzamyloidose und 93% für die korrekte Ausschluss des Jahres zeigte. Diese Wirksamkeit galt bei verschiedenen Populationen bei verschiedenen Arten von Herzamyloidose.

In ihrer Analyse verglichen Slivnick und seine Kollegen das KI -Modell mit vorhandenen klinischen Bewertungsmethoden, die üblicherweise zum Nachweis von Herzamyloidose verwendet wurden. Ihre Ergebnisse zeigten, dass es diese traditionellen Ansätze erheblich übertroffen hat, was es den Ärzten erleichterte, zu entscheiden, wer fortgeschrittene Bildgebungstests oder eine weitere Bewertung benötigt.

„Es war aufregend zu bestätigen, dass künstliche Intelligenz Klinikern zuverlässige Informationen geben kann, um ihren fachkundigen Entscheidungsprozess zu erweitern“, sagte Slivnick. „Da die neuen Behandlungen für Herzamyloidose in frühen Stadien der Krankheit am wirksamsten sind, ist es wichtig, dass wir jedes Tool zur Diagnose so schnell wie möglich nutzen.“

KI in die Klinik bringen

Das KI-Modell ist von der FDA-Klaren und bereits in mehreren Krankenhäusern im ganzen Land umgesetzt, und die Forscher hoffen, dass ihre Verwendung letztendlich in der routinemäßigen Herzversorgung weit verbreitet wird.

„Dieses KI -Modell bietet eine praktische Lösung“, sagte Slivnick. „Da es automatisch eine häufige Echokardiogrammansicht analysiert, kann es sich leicht in die tägliche klinische Praxis integrieren, ohne Probleme zu verursachen oder diagnostische Genauigkeit zu opfern.“

Quellen: