在化疗患者的瘤学工作人员对心脏功能进行人工智能辅助的评估
Stella-Lida Papadopoulou1, Dimitrios Dionysopoulos2, Vaia Mentesidou2
1Department of Cardiology, Papageorgiou General Hospital, Ring Road, Nea Efkarpia, Thessaloniki 56403, Greece.
European heart journal. Digital health
|May 22, 2024
概括
瘤学人员可以使用人工智能手持超声波设备准确计算左心室喷射率 (LVEF). 这项技术显示了在癌症患者中更快地进行心脏评估的潜力.
科学领域:
- 心脏病学 心脏病学
- 在瘤学瘤学.
- 医疗成像医学成像
- 人工智能的人工智能
背景情况:
- 心声谱对于评估癌症患者的心脏功能至关重要.
- 人工智能 (AI) 可以改善图像采集和自动化LVEF计算.
- 评估人工智能支持的手持式超声波设备 (HUD) 对于瘤学工作人员的使用是很重要的.
研究的目的:
- 评估由瘤学人员使用支持AI的HUD计算LVEF的可行性和准确性.
- 在癌症患者队列中,将AI衍生自动化LVEF (autoEF) 与标准心声回声 (SE) 进行比较.
主要方法:
- 115名患者接受了心脏病学家的标准心声回声学 (SE).
- 瘤学人员 (心脏病学家,高级瘤学家,住院医生,护士) 在培训后使用了支持AI的HUD (Kosmos) 来进行自动EF计算.
- 在自动EF和SE-LVEF之间进行了相关性和Bland-Altman分析.
主要成果:
- 对心脏病学家 (r=0.90),初级瘤学家 (r=0.82) 和护士 (r=0.84) 观察到自动EF和SE-LVEF之间的良好相关性.
- 对于高级瘤学家 (r=0.79) 发现了良好的相关性.
- 在检测受损的LVEF (<50%),AI-HUD表现出高灵敏度和特异性,其值在员工角色之间从86%到95%的灵敏度和87%到94%的特异性之间.
结论:
- 人工智能支持的HUD可用于瘤学人员自动计算LVEF.
- 该技术允许在癌症患者中准确检测受损的LVEF (<50%).
- 这种方法可以简化临床工作流程,并加快癌症患者的必要转诊.
