人工智能实现对心脏功能的评估成果
来源：医生在线
时间：2020/03/30 11:03
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美国斯坦福大学JamesY.Zou、DavidOuyang等研究人员合作取得一项新成果，他们利用AI技术实现对心脏功能的评估。这一研究成果于2020年3月25日在线发表在《自然》上。
研究人员表示，准确评估心脏功能对于诊断心血管疾病、筛查心脏毒性以及决定重症患者的临床治疗至关重要。然而，尽管经过多年的训练，人类对心功能的评估集中在有限的心动周期采样上，并且观察者之间的差异很大。
为了克服这一挑战，研究人员提出了一种基于视频的深度学习算法（EchoNet-Dynamic），该算法在分割左心室、估计射血分数和评估心肌病等关键任务中超过了人类专家。
通过超声心动图视频训练，该模型以0.92的Dice相似系数准确分割左心室，预测平均绝 对误差为4.1％的射血分数，并可靠地对射血分数降低的心力衰竭进行分类（曲线下面积为0.97）。在另一个医疗系统的外部数据集中，EchoNet-Dynamic预测平均绝 对误差为6.0％的射血分数，并对射血分数降低的心力衰竭进行分类，其曲线下面积为0.96。
重复进行人类测量后进行的前瞻性评估证实，该模型的方差可与人类专家相比较或更小。通过利用多个心脏周期的信息，这一模型可以快速识别出射血分数的细微变化，比人类评估具有更高的可重复性，并为实时准确诊断心血管疾病奠定了基础。
为促进进一步的创新，研究人员还公开提供了10030个带注释的超声心动图视频数据集。
（图片来源网络，如有侵权，联系删除）
研究人员表示，准确评估心脏功能对于诊断心血管疾病、筛查心脏毒性以及决定重症患者的临床治疗至关重要。然而，尽管经过多年的训练，人类对心功能的评估集中在有限的心动周期采样上，并且观察者之间的差异很大。
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重复进行人类测量后进行的前瞻性评估证实，该模型的方差可与人类专家相比较或更小。通过利用多个心脏周期的信息，这一模型可以快速识别出射血分数的细微变化，比人类评估具有更高的可重复性，并为实时准确诊断心血管疾病奠定了基础。
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（图片来源网络，如有侵权，联系删除）
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