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麻花豆传媒剧国产mv入口人工智能在超声图上发2023年4月5日星期三(HealthDay新闻)——在人工智能(AI)技术和人类医疗保健专业人员之间的最新战斗中，这是机器:1，人:0。

这一次，研究人员开始研究心脏病学家是否能够区分人工智能和超声医生在超声图像上对心脏健康关键指标的评估。

剧透警告:他们不能。

“这是一个机器打败人的情况，”研究作者大卫·欧阳博士说，他是施密特心脏研究所和洛杉矶雪松西奈医学人工智能部门的心脏病专家。

超声心动图使用声波来捕捉心脏跳动的图像。

它捕获的一项测量指标是左心室射血分数，该分数反映了心脏每次收缩时左心室泵出的血液量。超声波技术人员必须在拍摄图像后计算这个百分比。人工智能通过将大量数据与称为算法的规则相结合来学习，以找到有助于决策的模式。

在这项研究中，心脏病学家回顾了近3500张超声心动图图像中左心室射血分数的测量结果。他们不知道测量结果是由人工智能还是超声波仪计算出来的。

心脏病专家更倾向于同意人工智能的初步评估，而不是超声医生的评估。更重要的是，心脏病专家无法区分哪些评估是由人工智能进行的，哪些是由超声医师进行的。

欧阳说，这并不意味着计算机将取代超声波技术人员。人工智能技术只是让这个过程更有效率。

他说，超声医生扫描心脏，得到图像，之后在电脑上的繁琐工作减少了。

欧阳说:“人工智能不会改变心脏病专家的角色，它让超声医生工作得更快、更有效，也不会改变患者的体验。”“这是三赢。”

现在，欧阳和他的同事正在寻求获得美国食品和药物管理局对这款人工智能应用的批准。

这项研究发表在4月5日的《自然》杂志上。

外界专家一致认为，人工智能将继续存在，未来就是现在。

帕特里夏·佩利卡博士称这是一项“非常棒和非常重要的研究”，她说任何可以提高超声医师工作效率的东西都是值得的。她是一名心脏病学家、超声心动图学家，也是明尼苏达州罗切斯特梅奥诊所超声心动图实验室的主任。

佩利卡说:“这是一项对体力的要求很高的工作，手臂和手腕都有很大的压力，所以如果机器可以完成考试的一小部分，就会有很大的帮助。”

佩利卡指出，在这个国家的许多地方，人们要等很长时间才能见到超声医生。

她补充说:“这种人工智能技术也将使新手和经验不足的超声医师受益。”

当谈到人工智能将在心脏病学和整个医学领域发挥的作用时，这只是一个开始。Pellikka帮助开发了一种fda批准的人工智能模型，该模型有助于诊断保留射血分数(HFpEF)的心力衰竭，这种情况发生在心脏正常泵血但过于僵硬而无法正常填充时。

她说:“这一直是一个困难的诊断，因为症状是非特异性的。”

佩利卡说，人工智能正在爆发。

“有很多方法可以将人工智能应用于超声心动图，包括测量、诊断甚至指导……没有经验的人才能得到最好的图像，”她说。

西奥多·亚伯拉罕博士表示同意。他是加州大学旧金山分校的医学教授，也是美国超声心动图学会的副**。

他说:“人工智能在支持超声等基于图像的诊断方式方面具有巨大潜力。”“因此，我认为这是超声医师和心脏病专家的一项可行技术。”

亚伯拉罕指出，在心脏超声中，超声医师和心脏专家执行几项涉及结构及其边界识别的任务。

他说:“使用人工智能技术可以大大优化这些任务，从而提高工作效率，减少倦怠，提高测量的一致性。”

克利夫兰诊所的心脏核磁共振主任Deborah Kwon博士说，考虑到新超声医师在训练和专业知识方面的差异，该工具可能有助于标准化图像解释的质量。

她指出，这并不是说所有的人工智能技术都准备好了。

“人工智能只能和提供给它的数据一样好，我们不能确定人工智能究竟用什么来学习，”Kwon说。

她说，换句话说，始终需要人力监督来确保质量和安全。

Kwon说:“我相信并希望机器可以承担所有的计算任务和繁琐的负担，使人类能够做我们最擅长的事情——创造、创新、连接和治愈。”

更多的信息

梅奥诊所将更多地介绍人工智能在心脏病学中的应用。

资料来源:David Ouyang，医学博士，心脏病学家，史密特心脏研究所，分部，医学人工智能，雪松西奈，洛杉矶;Patricia Pellikka，医学博士，心脏病学家，超声心动图学家，明尼苏达州罗切斯特梅奥诊所超声心动图实验室主任;Theodore Abraham，医学博士，加州大学旧金山分校医学教授，美国超声心动图学会副**;Deborah Kwon，医学博士，俄亥俄州克利夫兰诊所心脏核磁共振主任;《自然》2023年4月5日