Forscher haben mit Hilfe künstlicher Intelligenz eine bahnbrechende Methode zur Analyse von MRT-Scans des Herzens entwickelt, die dem britischen Gesundheitsdienst NHS wertvolle Zeit und Ressourcen sparen und die Versorgung der Patienten verbessern könnte.
Die Teams der Universitäten East Anglia (UEA), Sheffield und Leeds haben ein intelligentes Computermodell entwickelt, das KI nutzt, um Herzbilder aus MRT-Scans in einer speziellen Ansicht, der sogenannten Vierkammerebene, zu untersuchen.
Der leitende Forscher Dr. Pankaj Garg von der Norwich Medical School der University of East Anglia und beratender Kardiologe am Norfolk and Norwich University Hospital leitet ein Forscherteam, das Pionierarbeit für die innovative und revolutionäre 4D-MRT-Bildgebungstechnologie geleistet hat. Diese ebnet den Weg für eine schnellere, nichtinvasive und genauere Diagnose von Herzinsuffizienz und anderen Herzerkrankungen.
Dr. Garg sagte: „Das KI-Modell hat die Größe und Funktion der Herzkammern präzise bestimmt und Ergebnisse gezeigt, die mit denen vergleichbar sind, die Ärzte manuell erzielen, aber viel schneller.
„Im Gegensatz zu einer herkömmlichen manuellen MRT-Analyse, die 45 Minuten oder länger dauern kann, benötigt das neue KI-Modell nur wenige Sekunden.
„Diese automatisierte Technik könnte schnelle und zuverlässige Bewertungen der Herzgesundheit ermöglichen und so möglicherweise die Patientenversorgung verbessern.“
Die retrospektive Beobachtungsstudie umfasste Daten von 814 Patienten des Sheffield Teaching Hospitals NHS Foundation Trust und des Leeds Teaching Hospitals NHS Trust, die dann zum Trainieren des KI-Modells verwendet wurden.
Um sicherzustellen, dass die Ergebnisse des Modells korrekt waren, wurden anschließend Scans und Daten von weiteren 101 Patienten des Norfolk and Norwich University Hospitals NHS Foundation Trust für Tests verwendet.
Während andere Studien den Einsatz von KI bei der Interpretation von MRT-Scans untersuchten, wurde dieses neueste KI-Modell mit Daten aus mehreren Krankenhäusern und verschiedenen Scannertypen trainiert. Zudem wurden die Tests an einer vielfältigen Patientengruppe aus einem anderen Krankenhaus durchgeführt. Darüber hinaus bietet dieses KI-Modell eine vollständige Analyse des gesamten Herzens mit einer Ansicht, die alle vier Kammern zeigt, während sich die meisten früheren Studien auf eine Ansicht konzentrierten, die nur die beiden Hauptkammern des Herzens zeigt.
https://www.uea.ac.uk/health/revolutionising-heart-disease-diagnosis
