通过日常使用全自动化软件来减少心声回声检查时间:对测量和报告创建时间的比较研究

科学领域:

• 心脏病学 心脏病学
• 医疗成像医学成像
• 人工智能的人工智能

背景情况:

• 手动心声回声学解释是耗时的,并且取决于操作人员.
• 人工智能 (AI) 在简化心声回声分析和减少变异性方面表现有前途.
• 本研究将人工智能驱动的测量与人类专家的解释进行了比较.

研究的目的:

• 为了比较人工智能辅助心声谱测量的时间效率与人类专家的手动解释.
• 评估人工智能对减少回声心脏图数据分析和报告生成所需时间的影响.

主要方法:

• 分析了23名患者的心声学数据,使用手动方法和自动化US2.ai软件.
• US2.ai软件进行实时处理,自动测量 (例如,LV函数,几何) 和报告生成.
• 对于这两种方法,测量和报告创建的时间持续时间均被评估.

主要成果:

• 与手动方法相比,人工智能显著减少了测量时间 (159s vs. 325s,p<0.01) 和报告创建时间 (71s vs. 429s,p<0.01).
• 总体而言,人工智能导致总分析和报告时间减少了70%.
• 人工智能测量时间随着图像质量降低而增加;对于需要人类确认的复杂案例,报告创建时间更长.

结论:

• 完全自动化的AI软件可以有效地分析心声回声图数据.
• 人工智能工具提供快速,零点击的报告,大大提高了临床工作流程.
• 这种人工智能解决方案在心声回声分析中提供了相当大的价值.