人工智能使新手用户能够获得诊断质量的心声回声学

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:

• 心脏超声波 (心声波) 对于临床决策至关重要,但需要专家超声波仪.
• 人工智能驱动的深度学习工具可能会培养新手进行诊断心声回声学.
• 这可能会扩大对心脏护理的准入,并提高心脏护理的质量.

研究的目的:

• 评估以前没有超声波经验的护士是否可以使用AI软件获得诊断质量的心声回声图景.
• 为了确定人工智能指导在初学者进行的心脏超声波中的有效性.

主要方法:

• 一项前性,国际性的,非随机化研究,涉及240名成年患者在两个医疗中心.
• 新手使用人工智能软件进行一项有限的心脏检查;专家在没有人工智能指导的情况下进行了另一项.
• 心脏病学家评估了诊断质量的主要终点 (左心室/右心室大小,心周溢出).

主要成果:

• 使用人工智能软件的新手100%的考试符合主要终点的诊断质量标准.
• 新手和专家检查中的心脏参数显示出强烈的相关性.
• 人工智能软件为新手提供了安全有效的心声回声图.

结论:

• 基于人工智能的软件为新手提供了一种安全的方法,以实现诊断质量的心脏超声波.
• 通过人工智能工具进行简短的培训,使非专家能够进行必要的心声回声评估.
• 人工智能对民主化心脏成像专业知识具有前景.