AI a szívműködés értékelésében

 A tanulmány április 5-én jelent meg online a Nature-ben online április 5-én megjelent közleményben a szerzők azt írják, hogy több mint 3500 echokardiográfiás vizsgálat kiértékelésekor a kardiológusok a mesterséges intelligencia által meghatározott értékek 16,8%-át, míg a szonográfusok által meghatározott értékek 27,2%-át korrigálták.

A kutatók értékelték egy másik intézményben 2019-ben végzett echokardiográfiás vizsgálatokat mesterséges intelligencia, illetve szonográfusok bevonásával értékeltették, majd e kezdeti értékeléseket kardiológusokkal ellenőriztették. kezdeti értelmezéseit egy másik intézményben 2019-ben szűrt echokardiográfiás vizsgálatokról. Random módon 1740 echokardiográfiás vizsgálat értékelését bízták az AI-re, 1755 értékelésére pedig szonográfusoket kértek meg. A betegek átlagéletkora 66 év volt; 57%-a nő volt; és 58%-uk nem spanyol származású fehér volt; 14%, fekete; 12%, spanyol; 8%, ázsiai; és 8%, egyéb vagy ismeretlen.

Az elsődleges végpont az volt, hogy mekkora a bal kamrai ejekciós frakció (LVEF) kezdeti (AI vagy szonográfus által megadott) értéke és a végső (kardiológus által megadott) értéke közötti különbség a lényeges (5%-nál nagyobb) változásokat mutató vizsgálatok aránya alapján. Ezenkívül az egyes vizsgálatok befejezése után a kardiológusokat arra is megkérték, próbálják kitalálni, hogy szonográfus vagy mesterséges intelligencia végezte-e el a kezdeti értelmezést. Erre a kérdésre a kardiológusok nem tudtak pontos választ adni, a vizsgálatok 32,3%-ánál becsülték meg helyesen a kezdeti értékelési módszert, 24,2%-ban tippeltek helytelenül, és 43,4%-ban voltak bizonytalanok.

A kezdeti és a végső értékelés közötti lényeges változások aránya a mesterséges intelligenciával végzett értékelések 16,8%-ában, a szonográfusok által végzett értékelések esetén 27,2%-ában tértek el a kardiológusok értékelésétől, tehát a kardiológusok gyakrabban értettek egyet az AI kezdeti értékelésével. Az LVEF kezdeti és végső értékelése közötti átlagos abszolút különbség 2,79% volt az AI esetén, a szonográfusok esetén pedig 3,77%. Az átlagos abszolút különbség a korábbi és a végső (kardiológus) értékelések között 6,29% volt az AI-nál és 7,23% a szonográfusoknál.

A vizsgálat egyik korlátja, hogy ez a mesterséges intelligencia az optimális képekre volt kiképezve ami a klinikai környezetben sok ismeretlenséget jelenthet számára. Az a tény, hogy ezért a technikailag nehezebb képeket nem vették be a jelenlegi tanulmányba, "jelentősen torzítja a tanulmányt az AI javára". Az összes jelenlegi AI-technológia csak annyira jó, mint az az adatkészlet, amelyet beletápláltak, ezért ezeket a techonológiákat a felhasználás előtt további adatmennyiséggel kell oktatni.

David Ouyang (Smidt Heart Institute,Cedars-Sinai, California) és szezőtársai hangsúlyozzák, hogy a klinikusoknak mindig felül kell vizsgálniuk és meg kell erősíteniük a megállapításokat, még akkor is, ha munkájukat a mesterséges intelligencia gyorsabbá és pontosabbá teheti.

Forrás:

He, B., Kwan, A.C., Cho, J.H. et al. Blinded, randomized trial of sonographer versus AI cardiac function assessment. Nature (2023). https://doi.org/10.1038/s41586-023-05947-3