심장 전문의는 심장의 구조와 기능을 평가하기 위해 대규모 AI 모델을 훈련했습니다.

Cedars-Sinai와 Smidt Heart Institute의 인공지능 전문가들은 100만 개가 넘는 심장초음파검사(심장의 비디오 초음파)와 이에 상응하는 임상적 해석으로 구성된 데이터세트를 만들었습니다. 그들은 이 데이터베이스를 사용하여 심초음파 이미지를 '해석'하고 주요 지표를 평가할 수 있는 강력한 기계 학습 알고리즘인 EchoCLIP을 개발했습니다.

자연의학에 게재된 논문에 설명된 EchoCLIP의 설계 및 평가는 EchoCLIP을 사용하여 환자의 심장초음파를 해석하면 다음을 포함하여 전문가 수준의 임상 평가를 제공한다는 점을 시사합니다. 심장 기능, 과거 수술 및 이식 장치 결과를 평가하고 의사가 치료가 필요한 환자를 식별하는 데도 도움이 될 수 있습니다.

기본 EchoCLIP 모델은 여러 동영상, 검사, 시점에서 동일한 환자를 식별하고 환자 심장의 임상적으로 중요한 변화를 인식할 수도 있습니다.

“우리가 아는 바로는 이 모델이 심장초음파 이미지에 대해 훈련된 가장 큰 모델입니다."라고 연구의 수석 저자이자 의과대학 심장학과 교수인 David Ouyang 박사가 말했습니다. Smidt 심장 연구소 및 의학 인공지능학과.

"이전의 심초음파용 AI 모델은 수만 개의 사례로만 교육되었습니다. 이와 대조적으로 EchoCLIP의 이미지 해석에서 독보적인 높은 성능은 기존 모델보다 거의 10배 더 많은 데이터를 교육한 결과입니다."

“우리의 결과는 동료 검토를 거친 대규모 의료 영상 및 해석 데이터 세트가 생성 인공 지능의 한 형태인 기본 의료 모델을 훈련하기 위한 기반이 될 수 있다는 것을 보여줍니다.”라고 Ouyang은 덧붙였습니다.

EchoCLIP 워크플로우. 출처: 자연의학(2024). DOI: 10.1038/s41591-024-02959-y

그는 이 고급 기본 모델이 심장 측정값의 예비 추정치를 생성하고 시간 경과에 따른 변화와 일반적인 질병을 식별함으로써 심장 전문의가 심장초음파검사를 평가하는 데 곧 도움이 될 수 있다고 언급했습니다.

연구팀은 EchoCLIP을 개발하기 위해 1,032,975개의 심장 초음파 동영상과 관련 전문가 해석으로 구성된 데이터세트를 만들었습니다. 연구의 주요 결과는 다음과 같습니다.

• EchoCLIP은 심장 이미지를 통해 심장 기능을 평가하는 데 있어 높은 성능을 입증했습니다.
• 기본 모델은 심초음파 영상을 통해 심박조율기, 이식된 승모판, 대동맥판 등 이식된 심장내 장치를 식별할 수 있었습니다.
• EchoCLIP은 연구 전반에 걸쳐 고유한 환자를 정확하게 식별하고, 이전 심장 수술과 같은 임상적으로 중요한 변화를 식별하고, 심장초음파 이미지의 예비 텍스트 해석을 개발할 수 있게 했습니다.

"기준 모델은 생성 AI의 최신 영역 중 하나이지만 대부분의 모델에는 의료에 유용할 만큼 의료 데이터가 충분하지 않습니다."라고 의과대학 심장학부 의장인 Christina M. Albert 박사는 말했습니다. 스미트 심장 연구소.

연구에 참여하지 않은 Albert는 다음과 같이 덧붙였습니다. "이 새로운 기본 모델은 심장초음파 이미지 해석을 위한 컴퓨터 비전과 자연어 처리를 통합하여 심장 전문의의 해석을 향상시킵니다."