<p>一種開創(chuàng)性的 AI 工具可以對(duì)心臟功能進(jìn)行快速全面的分析，可以通過幫助早期診斷和提供有關(guān)心臟功能的更詳細(xì)信息來改善未來的心臟病護(hù)理。</p> <p>&nbsp;</p> <p><img src="https://info.compassedu.hk/sucai/content/1672213036467/1672213036467.jpg" width="808" height="455" /></p> <p><br />AI心臟影像團(tuán)隊(duì)</p> <p><br />一種開創(chuàng)性的人工智能 (AI) 工具可以對(duì)心臟功能進(jìn)行快速全面的分析，可以通過幫助早期診斷和提供有關(guān)心臟功能的更詳細(xì)信息來改善未來的心臟病護(hù)理。</p> <p><br />由謝菲爾德大學(xué)和謝菲爾德教學(xué)醫(yī)院 NHS 基金會(huì)信托基金的研究人員開發(fā)，&ldquo;心臟 MRI 的 AI 分割以自動(dòng)測(cè)量心臟功能和體積技術(shù)&rdquo;工具可自動(dòng)檢測(cè) MRI 心臟掃描圖像上的心腔&mdash;&mdash;執(zhí)行通常需要在幾秒鐘內(nèi)進(jìn)行冗長(zhǎng)的手動(dòng)分析的任務(wù)。</p> <p><br />醫(yī)生要求進(jìn)行 MRI 心臟掃描，以檢查患者的心臟健康狀況，提供有關(guān)心臟跳動(dòng)情況的詳細(xì)信息。這允許給出診斷，或開始或調(diào)整治療。</p> <p><br />目前讀取這些結(jié)果的過程既耗時(shí)又耗費(fèi)資源，醫(yī)生和心臟成像專家必須首先在心臟的掃描圖像上繪制輪廓，然后進(jìn)行復(fù)雜的體積和數(shù)學(xué)計(jì)算以計(jì)算出流入和流出的血流量的心。</p> <p><br />研究人員估計(jì)，人工智能工具每次掃描最多可為醫(yī)生和影像專家節(jié)省 30 分鐘，釋放重要的 NHS 資源，同時(shí)也有助于早期診斷。</p> <p><br />謝菲爾德教學(xué)醫(yī)院的顧問心胸放射學(xué)家和謝菲爾德大學(xué)的高級(jí)講師安德魯斯威夫特博士說：&nbsp;&ldquo;快速準(zhǔn)確地獲得答案將進(jìn)一步減少患者開始接受正確治療所需的時(shí)間。獲得顯示心臟左側(cè)和右側(cè)泵血情況的復(fù)雜測(cè)量值是一項(xiàng)耗時(shí)的手動(dòng)任務(wù)。心臟 MRI 的 AI 分割以自動(dòng)測(cè)量心臟功能和體積技術(shù)克服了這個(gè)問題。它有可能讓醫(yī)院工作人員騰出時(shí)間來處理更多患者，而不是花時(shí)間進(jìn)行圖像分析。這是 NHS 內(nèi)部創(chuàng)新的一個(gè)很好的例子，也是我們?cè)谥x菲爾德?lián)碛械呐R床和技術(shù)專長(zhǎng)的驕傲遺產(chǎn)。&rdquo;</p> <p><br />在很大一部分情況下，該工具已被證明具有與手動(dòng)分析相當(dāng)?shù)母叨葴?zhǔn)確性，如果不是更好的話。</p> <p><br />該技術(shù)已在數(shù)千張圖像上進(jìn)行了廣泛測(cè)試，并在謝菲爾德教學(xué)醫(yī)院的 5,000 多位匿名患者掃描中得到驗(yàn)證，并在過去三年中對(duì)英國(guó) 30 多家醫(yī)院的掃描進(jìn)行了進(jìn)一步測(cè)試，該團(tuán)隊(duì)現(xiàn)在的目標(biāo)是使其可用由于獲得 Medipex NHS 創(chuàng)新獎(jiǎng)而獲得的 5,000 英鎊資金支持，更廣泛的 NHS。</p> <p><br />謝菲爾德教學(xué)醫(yī)院創(chuàng)新總監(jiān) Wendy Tindale OBE 教授說：&nbsp;&ldquo;我們?cè)陂_拓新的研究和創(chuàng)新方面擁有悠久而自豪的歷史，這些研究和創(chuàng)新可以為更廣泛的患者造福。我們很高興我們的科學(xué)和臨床團(tuán)隊(duì)在識(shí)別和尋找醫(yī)療保健問題解決方案方面的才能在這一享有盛譽(yù)的地區(qū)獎(jiǎng)勵(lì)計(jì)劃中得到了認(rèn)可。&rdquo;</p> <p><br />放射技師通常每天在工作站處理大約 10 到 20 個(gè) MRI 心臟掃描。</p> <p><br />該技術(shù)由 Andrew Swift 博士、Samer Alabed 博士、Kavita Karunasagaraar 博士和 Pete Metherall 博士在謝菲爾德 3D 實(shí)驗(yàn)室的 MRI 放射技師和臨床科學(xué)家的支持下，與萊頓大學(xué)的 Rob van der Geest 博士合作開發(fā)。</p> <p>&nbsp;</p> <blockquote> <p>注：本文由院校官方新聞直譯，僅供參考，不代表指南者留學(xué)態(tài)度觀點(diǎn)。</p> </blockquote>