外媒 | 世界著名医院 Cedars-Sinai 开发 AI 技术提高心脏疾病检测准确率-普瑞纯证

Cedars-Sinai 的人工智能医学部门研发了人工智能模型，可提高心脏成像的质量和准确性，预测心脏病发作和其他重大不良心脏事件，以及诊断冠状动脉疾病。其中，第一个工具利用 AI 技术提高单光子发射计算机断层扫描（SPECT）成像的诊断准确性，这种成像技术通常用于诊断冠状动脉疾病。该研究发现，SPECT 成像需要衰减校正，以帮助减少心脏图像中的伪影。这些伪影可能会使图像更难读取或不够准确，但衰减校正需要额外的 CT 扫描和混合 SPECT/CT 设备。由于额外的扫描时间、辐射和设备的有限可用性，衰减校正只在少数扫描中进行，尽管有证据表明该方法可以提高冠状动脉疾病的诊断准确性。为了解决这个问题，Cedars-Sinai 的研究人员开发了一种 AI 工具，可以消除混合扫描仪的需求。他们的模型名为 DeepAC，使用深度学习生成纠正后的 SPECT 图像，类似于创建“深度伪造”图像和视频的技术。为了评估工具的诊断准确性，他们比较了未经校正的 SPECT 图像、先进的混合 SPECT/CT 图像和新的 DeepAC 校正图像。研究团队发现，AI 生成的图像与传统扫描仪获得的图像质量相近，并且具有类似的诊断准确性。第二个研究展示了另一个 Cedars-Sinai 的 AI 工具如何预测心脏病发作和其他重大不良心脏事件。与 DeepAC 类似，这个工具利用心脏图像生成洞察力。该模型使用了2万个SPECT图像进行训练，可以预测心脏病发作和其他重大不良心脏事件。

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