Semua konten iLive ditinjau secara medis atau diperiksa fakta untuk memastikan akurasi faktual sebanyak mungkin.
Kami memiliki panduan sumber yang ketat dan hanya menautkan ke situs media terkemuka, lembaga penelitian akademik, dan, jika mungkin, studi yang ditinjau secara medis oleh rekan sejawat. Perhatikan bahwa angka dalam tanda kurung ([1], [2], dll.) Adalah tautan yang dapat diklik untuk studi ini.
Jika Anda merasa salah satu konten kami tidak akurat, ketinggalan zaman, atau dipertanyakan, pilih dan tekan Ctrl + Enter.
Ahli jantung telah melatih model AI yang besar untuk menilai struktur dan fungsi jantung
Terakhir ditinjau: 02.07.2025
Para ahli kecerdasan buatan di Cedars-Sinai dan Smidt Heart Institute membuat kumpulan data yang berisi lebih dari 1 juta ekokardiogram (video ultrasonografi jantung) dan interpretasi klinisnya. Dengan menggunakan basis data ini, mereka mengembangkan EchoCLIP, algoritma pembelajaran mesin canggih yang dapat "menafsirkan" gambar ekokardiogram dan menilai metrik utama.
Desain dan evaluasi EchoCLIP, yang dijelaskan dalam makalah yang diterbitkan di Nature Medicine, menunjukkan bahwa menafsirkan ekokardiogram pasien menggunakan EchoCLIP memberikan penilaian klinis tingkat spesialis, termasuk penilaian fungsi jantung, hasil operasi sebelumnya dan perangkat yang ditanamkan, dan dapat membantu dokter mengidentifikasi pasien yang membutuhkan perawatan.
Model dasar EchoCLIP juga dapat mengidentifikasi pasien yang sama di berbagai video, studi, dan titik waktu, serta mengenali perubahan penting secara klinis pada jantung pasien.
"Sejauh pengetahuan kami, ini adalah model terbesar yang dilatih pada gambar ekokardiografi," kata penulis utama studi David Ouyang, MD, seorang anggota fakultas di Divisi Kardiologi di Smidt Heart Institute dan Divisi Kecerdasan Buatan dalam Kedokteran.
"Banyak model AI sebelumnya untuk ekokardiogram dilatih hanya pada puluhan ribu contoh. Sebaliknya, kinerja EchoCLIP yang sangat tinggi dalam interpretasi gambar merupakan hasil pelatihan pada data yang hampir sepuluh kali lebih banyak daripada model yang ada."
"Hasil penelitian kami menunjukkan bahwa kumpulan data besar berupa pencitraan medis dan interpretasi yang diverifikasi oleh pakar dapat menjadi dasar untuk melatih model medis dasar, yang merupakan bentuk kecerdasan buatan generatif," tambah Ouyang.
Alur kerja EchoCLIP. Sumber: Nature Medicine (2024). DOI: 10.1038/s41591-024-02959-y
Ia mencatat bahwa model dasar yang canggih ini dapat segera membantu ahli jantung mengevaluasi ekokardiogram dengan menghasilkan perkiraan pengukuran jantung, mengidentifikasi perubahan dari waktu ke waktu, dan penyakit umum.
Tim peneliti membuat kumpulan data berisi 1.032.975 video USG jantung dan interpretasi pakar terkait untuk mengembangkan EchoCLIP. Temuan utama dari penelitian ini meliputi:
- EchoCLIP menunjukkan kinerja tinggi dalam menilai fungsi jantung dari gambar jantung.
- Model dasar mampu mengidentifikasi perangkat intrakardiak yang ditanamkan seperti alat pacu jantung, implan katup mitral, dan implan katup aorta dari gambar ekokardiogram.
- EchoCLIP secara akurat mengidentifikasi pasien unik di seluruh penelitian, mendeteksi perubahan penting secara klinis seperti operasi jantung sebelumnya, dan memungkinkan pengembangan interpretasi teks awal dari gambar ekokardiogram.
"Model dasar merupakan salah satu bidang terbaru dalam AI generatif, tetapi sebagian besar model tidak memiliki cukup data medis untuk dapat digunakan dalam perawatan kesehatan," kata Christina M. Albert, MD, MPH, ketua Divisi Kardiologi di Smidt Heart Institute.
Albert, yang tidak terlibat dalam penelitian tersebut, menambahkan: "Model dasar baru ini memadukan visi komputer untuk interpretasi gambar ekokardiogram dengan pemrosesan bahasa alami untuk meningkatkan interpretasi para ahli jantung."