研究人员采用了一种创新的方法，利用人工智能分析心脏MRI扫描，这可能优化时间、资源和患者护理。
研究人员提出了一种先进的技术，在人工智能的帮助下分析心脏MRI扫描，有可能为像NHS这样的医疗系统节省大量时间和资源，同时还增强了患者护理。
来自东英吉利大学（UEA）、谢菲尔德大学和利兹大学的合作研究人员开发了一种基于人工智能的智能计算机模型，用于分析MRI扫描中的心脏图像，专注于一种称为四腔平面的特定视图。
东英吉利大学诺里奇医学院的首席研究员帕卡杰·加尔博士及诺福克和诺里奇大学医院的顾问心脏病专家，正在领导一个团队引入创新的4D MRI成像技术。这项突破性的技术为心力衰竭和其他心脏疾病的更快、无创和更精确的诊断奠定了基础。
加尔博士解释说：“该人工智能模型准确评估了心脏腔室的大小和功能，产生的结果与医生的手动评估相当，但所需时间显著缩短。”
“与传统的手动MRI分析（可能需要45分钟或更长时间）相比，新的人工智能模型在几秒钟内处理结果。”
“这种自动化方法有潜力提供快速且可靠的心脏健康评估，最终改善患者护理。”
一项涉及来自谢菲尔德教学医院NHS基金会信托和利兹教学医院NHS信托的814名患者数据的观察性研究被用来训练该人工智能模型。
为了确保模型结果的准确性，还使用了来自诺福克和诺里奇大学医院NHS基金会信托的101名患者的额外数据进行测试。
与以往关注特定医院数据和特定扫描仪类型的研究不同，此人工智能模型是使用来自多个医院和不同扫描仪的数据进行训练的，并在多样化的患者群体上进行测试。此外，这个模型通过可视化所有四个腔室提供了对整个心脏的全面评估，而早期研究仅集中在心脏的两个主要腔室上。
东英吉利大学诺里奇医学院的博士生霍萨马丁·阿萨迪博士表示：“自动化评估心脏结构和功能将节省时间和资源，并确保医生的一致结果。”
“这一创新有可能导致更高效的诊断、更好的治疗选择，最终改善心脏病患者的结果。”
“此外，人工智能根据心脏测量预测死亡率的能力突显了其改变心脏护理和增强患者预后的潜力。”
研究人员建议，未来的研究应在不同医院的大型患者群体中测试该模型，使用各种MRI扫描仪，并包括其他普遍的医学条件，以评估其在更广泛真实场景中的表现。
来自东英吉利大学、利兹大学和谢菲尔德大学的最新研究还改进了在女性患者中使用心脏MRI扫描进行诊断的方法，特别是早期或边缘心脏病患者，导致女性准确诊断数量增加了16.5%。
这项合作研究涉及东英吉利大学、利兹大学、谢菲尔德大学、莱顿大学医学中心、诺福克和诺里奇大学医院NHS基金会信托、谢菲尔德教学医院NHS基金会信托和利兹教学医院NHS信托。
该研究获得了来自威康信托临床研究职业发展研究金的帕卡杰·加尔博士的资助。
《四腔动力CMR的AI衍生分割的开发与验证》已发表在欧洲放射学实验期刊上。
