左心室喷射分数评估:人工智能与心声专家和心磁共振测量相比

科学领域:

• 心脏病学
• 医学成像
• 人工智能

背景情况:

• 心脏磁共振 (CMR) 是评估左心室喷射率 (LVEF) 的黄金标准.
• 基于人工智能的心声分析在临床实践中越来越多地使用.

研究的目的:

• 用CMR作为参考标准,比较人工智能分析心声回声 (ECHO) 和专家评估心声回声 (ECHO) 的LVEF测量结果.
• 根据专家解释和CMR,评估不同AI分析方法 (多循环与单循环) 的性能.

主要方法:

• 对118名CMR和ECHO患者的回顾性分析.
• 通过CMR对AI分析 (多循环和单循环) 和专家ECHO分析进行LVEF比较.
• 统计分析包括皮尔森的相关性,布兰德-阿尔特曼和科恩的卡帕协议和子组分类.

主要成果:

• 人工智能分析显示与CMR LVEF (R=0. 87- 0. 89) 和专家评估 (R=0. 88- 0. 90) 有很强的相关性.
• 单循环AI分析与CMR LVEF (R=0.89, κ=0.75) 的数字一致性比多循环AI或专家分析高.
• 专家们显示了强烈的读者之间的一致性 (R=0.88, κ=0.77) 和与CMR的良好相关性 (R=0.85-0.86).

结论:

• 基于人工智能的心声分析提供了与人类专家相比的LVEF评估.
• 心声学中的AI是LVEF评估的一个有前途的工具,但研究结果应谨慎解释.
• 人工智能算法需要进一步验证和改进,以便在临床上得到广泛采用.