人工智能加快了心脏扫描的速度，节省了医生的时间，并可能导致更好的心脏病治疗

　　

• 研究人员创建了一个计算机模型，利用人工智能检查磁共振成像(MRI)的心脏图像。

• 结果与医生手动计算的结果相当，但人工智能模型只需要几秒钟，而不是45分钟或更长时间

• 人工智能模型可以带来更有效的诊断，更好的治疗决策和改善患者的结果 

研究人员开发了一种突破性的方法，可以在人工智能的帮助下分析心脏MRI扫描，这可以节省宝贵的NHS时间和资源，并改善对患者的护理。

来自东安格利亚大学(UEA)、谢菲尔德大学和利兹大学的研究小组创建了一个智能计算机模型，利用人工智能来检查MRI扫描的心脏图像，该图像在一个特定的视图中被称为四室平面。

首席研究员Pankaj Garg博士是东安格利亚大学诺里奇医学院的教授，也是诺福克和诺里奇大学医院的心脏病专家顾问，他领导的研究团队开创了创新和革命性的4D核磁共振成像技术。这为更快、无创和更准确地诊断心力衰竭和其他心脏疾病铺平了道路。

Garg博士说:“人工智能模型精确地确定了心脏腔室的大小和功能，并证明了与医生手动获得的结果相当，但速度要快得多。”

标准的人工核磁共振分析可能需要45分钟或更长时间，而新的人工智能模型只需要几秒钟。

“这种自动化技术可以提供快速可靠的心脏健康评估，有可能提高病人的护理水平。”

这项回顾性观察性研究包括来自谢菲尔德教学医院NHS基金会信托基金和利兹教学医院NHS信托基金的814名患者的数据，然后用于训练人工智能模型。

为了确保模型的结果是准确的，然后使用诺福克和诺维奇大学医院NHS基金会信托基金的另外101名患者的扫描和数据进行测试。

虽然其他研究已经调查了人工智能在解释核磁共振扫描中的应用，但这个最新的人工智能模型是使用来自多家医院和不同类型扫描仪的数据进行训练的，并对来自不同医院的不同患者组进行了测试。此外，该人工智能模型通过显示所有四个心室的视图提供了对整个心脏的完整分析，而大多数早期研究只关注心脏的两个主要心室。

东英吉利大学诺维奇医学院的博士生霍萨玛丁·阿萨迪博士说:“自动化心脏功能和结构评估过程将节省时间和资源，并确保医生的结果一致。”

“这项创新可以带来更有效的诊断，更好的治疗决策，并最终改善心脏病患者的预后。”

“此外，人工智能基于心脏测量预测死亡率的潜力凸显了它在彻底改变心脏护理和改善患者预后方面的潜力。”

研究人员表示，未来的研究应该使用来自不同医院的更大的患者群体，使用各种类型的MRI扫描仪，并包括医疗实践中看到的其他常见疾病，来测试该模型是否在更广泛的现实世界中有效。

东安格利亚大学、利兹大学和谢菲尔德大学的研究小组最近进行的另一项研究改进了对女性患者进行心脏核磁共振扫描的方法，特别是对那些患有早期或边缘性心脏病的患者，这意味着16.5%的女性能够被诊断出来。

这项研究是由东安格利亚大学、利兹大学、谢菲尔德大学、莱顿大学医学中心、诺福克和诺维奇大学医院NHS基金会信托基金、谢菲尔德教学医院NHS基金会信托基金和利兹教学医院NHS信托基金合作进行的。

该研究由惠康信托临床研究职业发展奖学金的Pankaj Garg博士资助。

《人工智能衍生的四腔CMR分割的开发和验证》发表在《欧洲放射学实验》上。