L’algorithme utilisant des vidéos échocardiographiques du cœur surpasse les autres prédicteurs de mortalité – Technoguide

Des chercheurs de Geisinger ont découvert qu’un algorithme informatique développé à l’aide de vidéos d’échocardiogramme du cœur peut prédire la mortalité en un an.

L’algorithme – un exemple de ce que l’on appelle l’apprentissage automatique ou l’intelligence artificielle (IA) – a surpassé d’autres prédicteurs cliniquement utilisés, y compris les équations de cohorte regroupées et le score d’insuffisance cardiaque de Seattle. Les résultats de l’étude ont été publiés dans Nature Biomedical Engineering.

«Nous avons été ravis de constater que l’apprentissage automatique peut exploiter des ensembles de données non structurés tels que des images médicales et des vidéos pour améliorer un large éventail de modèles de prédiction clinique», a déclaré Chris Haggerty, Ph.D., co-auteur principal et professeur adjoint au département of Translational Data Science and Informatics chez Geisinger.

L’imagerie est essentielle aux décisions de traitement dans la plupart des spécialités médicales et est devenue l’un des composants les plus riches en données du dossier de santé électronique (DSE). Par exemple, une seule échographie du cœur produit environ 3 000 images, et les cardiologues ont un temps limité pour interpréter ces images dans le contexte de nombreuses autres données diagnostiques. Cela crée une opportunité substantielle d’exploiter la technologie, telle que l’apprentissage automatique, pour gérer et analyser ces données et, en fin de compte, fournir une assistance informatique intelligente aux médecins.

Pour leur étude, l’équipe de recherche a utilisé du matériel informatique spécialisé pour former le modèle d’apprentissage automatique sur 812 278 vidéos d’échocardiogramme collectées auprès de 34 362 patients Geisinger au cours des dix dernières années. L’étude a comparé les résultats du modèle aux prévisions des cardiologues sur la base de multiples enquêtes. Une enquête ultérieure a montré que, avec l’aide du modèle, la précision des prévisions des cardiologues s’est améliorée de 13%. Tirant parti de près de 50 millions d’images, cette étude représente l’un des plus grands ensembles de données d’images médicales jamais publiés.

«Notre objectif est de développer des algorithmes informatiques pour améliorer les soins aux patients», a déclaré Alvaro Ulloa Cerna, Ph.D., auteur et scientifique principal des données au Département de science des données translationnelles et d’informatique chez Geisinger. “Dans ce cas, nous sommes ravis que notre algorithme ait pu aider les cardiologues à améliorer leurs prédictions sur les patients, car les décisions concernant le traitement et les interventions sont basées sur ces types de prédictions cliniques.”

Source de l’histoire:

Matériel fourni par Geisinger Health System. Remarque: le contenu peut être modifié pour le style et la longueur.

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