Algoritme yang menggunakan video ekokardiogram jantung mengungguli prediktor kematian lainnya – ScienceDaily

Algoritme yang menggunakan video ekokardiogram jantung mengungguli prediktor kematian lainnya – ScienceDaily


Para peneliti di Geisinger telah menemukan bahwa algoritma komputer yang dikembangkan menggunakan video ekokardiogram jantung dapat memprediksi kematian dalam satu tahun.

Algoritme – contoh dari apa yang dikenal sebagai pembelajaran mesin, atau kecerdasan buatan (AI) – mengungguli prediktor yang digunakan secara klinis, termasuk persamaan kelompok yang dikumpulkan dan skor Kegagalan Jantung Seattle. Hasil penelitian dipublikasikan di Teknik Biomedis Alam.

“Kami sangat senang menemukan bahwa pembelajaran mesin dapat memanfaatkan kumpulan data tidak terstruktur seperti gambar dan video medis untuk meningkatkan berbagai model prediksi klinis,” kata Chris Haggerty, Ph.D., penulis senior dan asisten profesor di Departemen Ilmu Data dan Informatika Translasional di Geisinger.

Pencitraan sangat penting untuk keputusan pengobatan di sebagian besar spesialisasi medis dan telah menjadi salah satu komponen paling kaya data dari catatan kesehatan elektronik (EHR). Misalnya, satu USG jantung menghasilkan sekitar 3.000 gambar, dan ahli jantung memiliki waktu terbatas untuk menafsirkan gambar ini dalam konteks banyak data diagnostik lainnya. Ini menciptakan peluang besar untuk memanfaatkan teknologi, seperti pembelajaran mesin, untuk mengelola dan menganalisis data ini dan pada akhirnya memberikan bantuan komputer yang cerdas kepada dokter.

Untuk studi mereka, tim peneliti menggunakan perangkat keras komputasi khusus untuk melatih model pembelajaran mesin pada 812.278 video ekokardiogram yang dikumpulkan dari 34.362 pasien Geisinger selama sepuluh tahun terakhir. Studi tersebut membandingkan hasil model dengan prediksi ahli jantung berdasarkan beberapa survei. Survei selanjutnya menunjukkan bahwa ketika dibantu oleh model, akurasi prediksi ahli jantung meningkat 13 persen. Memanfaatkan hampir 50 juta gambar, studi ini mewakili salah satu kumpulan data gambar medis terbesar yang pernah diterbitkan.

“Tujuan kami adalah mengembangkan algoritme komputer untuk meningkatkan perawatan pasien,” kata Alvaro Ulloa Cerna, Ph.D., penulis dan ilmuwan data senior di Departemen Ilmu Data Terjemahan dan Informatika di Geisinger. “Dalam kasus ini, kami senang bahwa algoritme kami dapat membantu ahli jantung meningkatkan prediksi mereka tentang pasien, karena keputusan tentang pengobatan dan intervensi didasarkan pada jenis prediksi klinis ini.”

Sumber Cerita:

Materi disediakan oleh Sistem Kesehatan Geisinger. Catatan: Konten dapat diedit gaya dan panjangnya.

Untuk Informasi Lebih lanjut silahkan Kunjungi : Lagu Togel

Author Image
adminProzen