Bir ekokardiyogramı okuduktan sonra kardiyak işlevi en iyi kim değerlendirebilir ve teşhis edebilir: yapay zeka (AI) mı yoksa bir sonografi uzmanı mı? Cedars-Sinai araştırmacılarına ve hakemli dergi Nature'da bugün yayınlanan araştırmalarına göre, AI, sonografi uzmanları tarafından yapılan ekokardiyogram değerlendirmeleriyle karşılaştırıldığında kardiyak işlevi değerlendirme ve teşhis etmede üstün olduğunu kanıtladı. Bulgular, Cedars-Sinai'deki Smidt Kalp Enstitüsü ve Tıpta Yapay Zeka Bölümü'ndeki araştırmacılar tarafından yürütülen, türünün ilk örneği olan, randomize bir yapay zeka klinik çalışmasına dayanıyor.
Klinik araştırmanın baş araştırmacısı ve çalışmanın kıdemli yazarı MD kardiyolog David Ouyang, “Sonuçların kardiyak fonksiyon görüntülemesi yapılan hastalar için acil etkileri olduğu kadar kardiyak görüntüleme alanı için de büyük etkileri var. Bu deneme, AI'yı bu yeni şekilde kullanmanın birçok hasta için ekokardiyogram görüntülemenin kalitesini ve etkinliğini artırabileceğine dair kesin kanıtlar sunuyor.” dedi. Araştırmacılar, bu teknolojinin Cedars-Sinai'deki klinik sisteme ve ülke çapındaki sağlık sistemlerine uygulandığında faydalı bulunacağından eminler.
Yapay Zeka Bölümü Direktörü Sumeet Chugh, “Bu başarılı klinik deneme, sağlık sistemlerinde yeni klinik AI algoritmalarının nasıl keşfedilip test edilebileceği konusunda mükemmel bir emsal teşkil ediyor ve daha iyi hasta bakımı için sorunsuz dağıtım şansını artırıyor.” dedi.
2020'de Smidt Kalp Enstitüsü ve Stanford Üniversitesi'ndeki araştırmacılar, kardiyak işlevi, özellikle de kardiyak işlevi teşhis etmek için kullanılan temel kalp ölçümü olan sol ventrikül ejeksiyon fraksiyonunu değerlendirmek için ilk yapay zeka teknolojilerinden birini geliştirdiler. Araştırmaları ayrıca Nature'da yayınlandı. Bu bulgulara dayanarak, yeni çalışma, AI tarafından yapılan ilk değerlendirmeyi veya ultrason teknisyeni olarak da bilinen bir sonograf tarafından yapılan ilk değerlendirmeyi karşılaştırarak AI'nın 3.495 transtorasik ekokardiyogram çalışmasını değerlendirmede daha doğru olup olmadığını değerlendirdi.
Bulgular arasında:
Kardiyologlar, AI ilk değerlendirmesine daha sık katıldılar ve AI tarafından yapılan ilk değerlendirmelerin yalnızca %16,8'inde düzeltmeler yaptılar. Kardiyologlar, sonografi uzmanları tarafından yapılan ilk değerlendirmelerin %27,2'sinde düzeltmeler yaptı. Doktorlar, hangi değerlendirmelerin AI tarafından yapıldığını ve hangilerinin sonograflar tarafından yapıldığını söyleyemediler. AI yardımı, kardiyologlara ve sonograflara zaman kazandırdı.
Ouyang, “Kardiyologlarımızdan ön yorumlamanın yapay zeka tarafından mı yoksa bir sonografi uzmanı tarafından mı yapıldığını tahmin etmelerini istedik ve aradaki farkı anlayamadıkları ortaya çıktı. Bu, AI algoritmasının güçlü performansının yanı sıra klinik yazılıma sorunsuz entegrasyonunu gösteriyor. Bunların hepsinin, sahada gelecekteki AI deneme araştırmaları için iyi işaretler olduğuna inanıyoruz.” diye ekledi.
Klinik araştırmanın baş araştırmacısı ve çalışmanın kıdemli yazarı MD kardiyolog David Ouyang, “Sonuçların kardiyak fonksiyon görüntülemesi yapılan hastalar için acil etkileri olduğu kadar kardiyak görüntüleme alanı için de büyük etkileri var. Bu deneme, AI'yı bu yeni şekilde kullanmanın birçok hasta için ekokardiyogram görüntülemenin kalitesini ve etkinliğini artırabileceğine dair kesin kanıtlar sunuyor.” dedi. Araştırmacılar, bu teknolojinin Cedars-Sinai'deki klinik sisteme ve ülke çapındaki sağlık sistemlerine uygulandığında faydalı bulunacağından eminler.
Yapay Zeka Bölümü Direktörü Sumeet Chugh, “Bu başarılı klinik deneme, sağlık sistemlerinde yeni klinik AI algoritmalarının nasıl keşfedilip test edilebileceği konusunda mükemmel bir emsal teşkil ediyor ve daha iyi hasta bakımı için sorunsuz dağıtım şansını artırıyor.” dedi.
2020'de Smidt Kalp Enstitüsü ve Stanford Üniversitesi'ndeki araştırmacılar, kardiyak işlevi, özellikle de kardiyak işlevi teşhis etmek için kullanılan temel kalp ölçümü olan sol ventrikül ejeksiyon fraksiyonunu değerlendirmek için ilk yapay zeka teknolojilerinden birini geliştirdiler. Araştırmaları ayrıca Nature'da yayınlandı. Bu bulgulara dayanarak, yeni çalışma, AI tarafından yapılan ilk değerlendirmeyi veya ultrason teknisyeni olarak da bilinen bir sonograf tarafından yapılan ilk değerlendirmeyi karşılaştırarak AI'nın 3.495 transtorasik ekokardiyogram çalışmasını değerlendirmede daha doğru olup olmadığını değerlendirdi.
Bulgular arasında:
Kardiyologlar, AI ilk değerlendirmesine daha sık katıldılar ve AI tarafından yapılan ilk değerlendirmelerin yalnızca %16,8'inde düzeltmeler yaptılar. Kardiyologlar, sonografi uzmanları tarafından yapılan ilk değerlendirmelerin %27,2'sinde düzeltmeler yaptı. Doktorlar, hangi değerlendirmelerin AI tarafından yapıldığını ve hangilerinin sonograflar tarafından yapıldığını söyleyemediler. AI yardımı, kardiyologlara ve sonograflara zaman kazandırdı.
Ouyang, “Kardiyologlarımızdan ön yorumlamanın yapay zeka tarafından mı yoksa bir sonografi uzmanı tarafından mı yapıldığını tahmin etmelerini istedik ve aradaki farkı anlayamadıkları ortaya çıktı. Bu, AI algoritmasının güçlü performansının yanı sıra klinik yazılıma sorunsuz entegrasyonunu gösteriyor. Bunların hepsinin, sahada gelecekteki AI deneme araştırmaları için iyi işaretler olduğuna inanıyoruz.” diye ekledi.
Kaynak
Bu rehber yardımcı oldu mu?
DoktorClub’da Keşfet
