هوش مصنوعی

اکوکاردیوگرافی وکمک تشخیص با هوش مصنوعی

اکوکاردیوگرافی یک ابزار ضروری در تشخیص و مدیریت طیف گسترده ای از بیماری های قلبی عروقی است.

در نتیجه دستورالعمل هایی برای اطمینان از کمی سازی و تفسیر دقیق ایجاد شده است (22) اما تجزیه و تحلیل نهایی همچنان به تجربه و دانش اپراتور برای پایبندی به این دستورالعمل ها بستگی دارد.

ممکن است بتوان با استفاده از مدل های یادگیری ماشین بر این محدودیت غلبه کرد یا کاهش داد. به‌عنوان مثال، دستورالعمل‌ها معیارهای کمی محفظه‌ها و دریچه‌ها را در طول ارزیابی برای اطلاع‌رسانی به تصمیم‌گیری بالینی توصیه می‌کنند (2، 23).

با این حال، در محیط های بالینی شلوغ مانند تنظیمات اضطراری حاد، تجزیه و تحلیل کمی ممکن است عملی نباشد زیرا زمان اضافی مورد نیاز برای ردیابی دستی است.

بنابراین، اذعان می‌شود که تخمین بصری در بسیاری از زمینه‌های عمل بالینی، پایه اصلی باقی می‌ماند. اگرچه این نیاز به تجربه قابل توجهی در اکوکاردیوگرافی دارد (24، 25).

بنابراین، استفاده از یادگیری ماشین برای برجسته کردن نیاز به کمی سازی یا ارائه اقدامات کاملاً خودکار به سرعت برای پزشک می تواند بر این مشکل غلبه کند و دقت تشخیص را بهبود بخشد (26).

echocardiography is..

Echocardiography is an essential tool in the diagnosis and management of a wide range of cardiovascular diseases.

As a result guidelines have developed to ensure accurate quantification and interpretation (22) but the final analysis remains reliant on the operator having the experience and knowledge to adhere to these guidelines.

It may be possible to overcome or reduce this limitation by use of machine learning models. For example, guidelines recommend quantitative measures of chambers and valves during assessment to inform clinical decision-making (2, 23).

However, in busy clinical environments such as acute emergency settings, quantitative analysis may not be practical because of the additional time required for manual tracing. Therefore, it is acknowledged that visual estimation remains the mainstay in many areas of clinical practice; although this requires considerable experience in echocardiography (24, 25).

Application of machine learning to either highlight need for quantification or provide fully automated measures rapidly to the clinician could therefore overcome this issue and improve accuracy of diagnosis (26).

یکی از مزیت‌های اصلی استفاده از مدل‌های یادگیری ماشین در فرآیند تفسیر این است که مدل‌ها همچنین می‌توانند این داده‌ها را گرد هم بیاورند تا به عنوان ابزارهای پیش‌بینی با سطوح بالقوه بالایی از دقت عمل کنند.

پس از آموزش، الگوریتم یادگیری ماشین باید بتواند الگوهای مختلف ساختاری و عملکردی قلبی را تشخیص دهد که اگر ظریف باشند، به طور بالقوه ممکن است در طول تفسیر توسط پزشک نادیده گرفته شوند. این داده‌ها با مقایسه ویژگی‌های داده‌های جدید با مدلی متناسب با ویژگی‌های استخراج‌شده از داده‌های آموزشی (31، 32، 33) پیش‌بینی می‌شوند.

شکل 2 خلاصه‌ای از این کاربردهای بالقوه یادگیری ماشینی را در زمینه اکوکاردیوگرافی ارائه می‌کند، که نه تنها باید فرآیند تفسیر را دقیق‌تر و تکرارپذیرتر کند،

بلکه اجازه می‌دهد تا داده‌های استفاده‌نشده در حال حاضر در ارزیابی کلی عملکرد قلب برای ارائه یک تشخیص دقیق تر این افزایش دقت، همراه با مزایای صرفه جویی در زمان، یک مزیت بالقوه واقعی را برای ادغام یادگیری ماشین در اکوکاردیوگرافی بالینی معمول نشان می دهد.

پاسخی بگذارید

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد.

در حال بارگذاری