แพทย์ด้านหัวใจได้ฝึกโมเดล AI ขนาดใหญ่เพื่อประเมินโครงสร้างและการทำงานของหัวใจ

ผู้เชี่ยวชาญด้านปัญญาประดิษฐ์จาก Cedars-Sinai และ Smidt Heart Institute ได้สร้างชุดข้อมูลเอคโคคาร์ดิโอแกรม (อัลตราซาวนด์วิดีโอของหัวใจ) มากกว่า 1 ล้านชุดพร้อมการตีความทางคลินิกที่เกี่ยวข้อง โดยใช้ฐานข้อมูลนี้ พวกเขาได้พัฒนา EchoCLIP ซึ่งเป็นอัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่องจักรอันทรงพลังที่สามารถ "ตีความ" ภาพเอคโคคาร์ดิโอแกรมและประเมินค่าเมตริกที่สำคัญได้

การออกแบบและการประเมิน EchoCLIP ซึ่งอธิบายไว้ในเอกสารที่ตีพิมพ์ในNature Medicineแสดงให้เห็นว่าการตีความผลเอคโคคาร์ดิโอแกรมของผู้ป่วยโดยใช้ EchoCLIP จะช่วยให้มีการประเมินทางคลินิกในระดับผู้เชี่ยวชาญ รวมถึงการประเมินการทำงานของหัวใจผลการผ่าตัดในอดีต และอุปกรณ์ที่ปลูกถ่าย และอาจช่วยให้แพทย์ระบุผู้ป่วยที่ต้องการการรักษาได้

นอกจากนี้ แบบจำลองพื้นฐาน EchoCLIP ยังสามารถระบุผู้ป่วยรายเดียวกันได้จากหลายวิดีโอ การศึกษา และจุดเวลา และจดจำการเปลี่ยนแปลงที่สำคัญทางคลินิกในหัวใจของผู้ป่วยได้

“เท่าที่เรารู้ นี่เป็นโมเดลที่ใหญ่ที่สุดที่ได้รับการฝึกอบรมจาก ภาพ เอคโคคาร์ดิโอแกรม ” ดร. เดวิด โอวหยาง ผู้เขียนหลักของการศึกษา ซึ่งเป็นคณาจารย์ในแผนกโรคหัวใจที่ Smidt Heart Institute และแผนกปัญญาประดิษฐ์ในทางการแพทย์ กล่าว

"โมเดล AI ก่อนหน้านี้จำนวนมากสำหรับเอคโคคาร์ดิโอแกรมได้รับการฝึกฝนจากตัวอย่างเพียงหมื่นตัวอย่างเท่านั้น ในทางตรงกันข้าม ประสิทธิภาพที่สูงอย่างไม่เหมือนใครของ EchoCLIP ในการตีความภาพนั้นเป็นผลมาจากการฝึกฝนจากข้อมูลที่มากกว่าโมเดลที่มีอยู่เกือบสิบเท่า"

“ผลลัพธ์ของเราแสดงให้เห็นว่าชุดข้อมูลขนาดใหญ่ของการถ่ายภาพทางการแพทย์และการตีความที่ได้รับการยืนยันโดยผู้เชี่ยวชาญสามารถใช้เป็นพื้นฐานในการฝึกโมเดลทางการแพทย์พื้นฐาน ซึ่งเป็นรูปแบบหนึ่งของปัญญาประดิษฐ์เชิงสร้างสรรค์” Ouyang กล่าวเสริม

เวิร์กโฟลว์ EchoCLIP แหล่งที่มา: Nature Medicine (2024) DOI: 10.1038/s41591-024-02959-y

เขาสังเกตว่าโมเดลพื้นฐานขั้นสูงนี้อาจช่วยให้ผู้เชี่ยวชาญด้านหัวใจประเมินเอคโค่หัวใจได้ในไม่ช้านี้ด้วยการประมาณค่าการวัดหัวใจ ระบุการเปลี่ยนแปลงตามกาลเวลาและโรคทั่วไป

ทีมวิจัยได้สร้างชุดข้อมูลวิดีโออัลตราซาวนด์หัวใจจำนวน 1,032,975 รายการและการตีความของผู้เชี่ยวชาญที่เกี่ยวข้องเพื่อพัฒนา EchoCLIP ผลการค้นพบที่สำคัญจากการศึกษานี้ ได้แก่:

• EchoCLIP แสดงให้เห็นถึงประสิทธิภาพสูงในการประเมินการทำงานของหัวใจจากภาพหัวใจ
• แบบจำลองพื้นฐานสามารถระบุอุปกรณ์ฝังในหัวใจได้ เช่น เครื่องกระตุ้นหัวใจ เครื่องฝังลิ้นหัวใจไมทรัล และเครื่องฝังลิ้นหัวใจเอออร์ตา จากภาพเอคโคคาร์ดิโอแกรม
• EchoCLIP สามารถระบุผู้ป่วยเฉพาะรายจากการศึกษาต่างๆ ได้อย่างแม่นยำ ตรวจพบการเปลี่ยนแปลงที่สำคัญทางคลินิก เช่น การผ่าตัดหัวใจครั้งก่อน และช่วยให้สามารถพัฒนาการตีความข้อความเบื้องต้นของภาพเอคโค่คาร์ดิโอแกรมได้

Christina M. Albert, MD, MPH ประธานแผนกโรคหัวใจที่ Smidt Heart Institute กล่าวว่า "โมเดลพื้นฐานเป็นหนึ่งในพื้นที่ใหม่ล่าสุดใน AI เชิงสร้างสรรค์ แต่โมเดลส่วนใหญ่ไม่มีข้อมูลทางการแพทย์เพียงพอที่จะมีประโยชน์ในด้านการดูแลสุขภาพ"

อัลเบิร์ต ซึ่งไม่ได้มีส่วนร่วมในการศึกษานี้ กล่าวเสริมว่า "โมเดลพื้นฐานใหม่นี้บูรณาการวิชันคอมพิวเตอร์สำหรับการตีความภาพเอคโคคาร์ดิโอแกรมเข้ากับการประมวลผลภาษาธรรมชาติเพื่อเสริมการตีความของแพทย์ด้านหัวใจ"