外媒 | ASE 2023展示基于人工智能的心血管成像研究-普瑞纯证

2023年6月26日，美国超声心动图学会（ASE）第34届年度科学会议上，研究人员介绍了人工智能如何提高心血管成像水平的方法。他们利用人工智能帮助临床医生获取诊断级别图像，识别心衰伴随的心排出分数保留型（HFpEF），并确定主动脉瓣狭窄的严重程度。这些研究对于医疗器械认证领域有重要意义。

第一项研究题目为“实时基于人工智能的超声心动图成像指导：新手医护人员的图像质量和诊断解释是否受影响？”该研究旨在探讨人工智能如何帮助新手护士和医学住院医师获取诊断级别的超声心动图图像。研究人员比较了有无人工智能辅助下，护士和医学住院医师获取的超声心动图图像质量。该模型使用了超过10,000个超声心动图的视觉提示，并嵌入了一个手持设备中供用户使用。研究团队发现，在使用人工智能工具进行12小时的培训后，这些用户可以获得十个标准视图的图像，其诊断质量接近专业超声技师的水平。AI的准确性由五个盲目的专家读者进行评估，以确定输出是否达到了诊断解释的足够质量。该研究的主要作者、芝加哥大学医学专家和超声心动图专家Roberto M. Lang博士在新闻发布会上表示：“我们发现，AI引导软件允许新手获取适合专家读者进行诊断解释的图像，适用于大多数患者。这些有希望的发现证实，AI引导软件在教授新手医学专业人员和在没有受过培训的超声心动图实验室的场所中评估心脏功能方面可能会有用。”

第二项研究题目为“使用人工智能自动检测心排出分数保留型心衰”，旨在解决HFpEF诊断中的挑战。新闻稿指出，HFpEF在全球范围内造成了重大的疾病负担，患病率在发达国家不断增加。已经开发了使用超声心动图测量和临床风险因素诊断HFpEF的算法，但对于许多患者来说这些算法并不确定。为解决这个问题，研究人员创建了一个深度学习（DL）模型，分析单个常规获取的超声心动图视频剪辑，以帮助更好地识别患有该病的患者。

这些研究表明，基于人工智能的心血管成像可以帮助医生更好地获取诊断级别的图像，并且可以自动诊断和评估HFpEF和主动脉瓣狭窄的严重程度。这对于医疗器械认证领域非常重要，有望为医疗器械的研发和生产提供更好的技术支持。

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