芝加哥——根据在美国心脏病学会科学会议上展示的新数据，人工智能（AI）辅助的心脏超声检查可以帮助新手用户获取高质量的诊断图像，其一致性与专家水平相当。
“心脏超声可以提供心脏的动态图像，并为临床决策提供关键数据。然而，在许多临床环境中，缺乏高度训练的超声技师是一个主要限制。近年来，随着超声系统的快速小型化和成本降低，床旁超声（POCUS）在急诊科、重症监护病房以及医疗资源匮乏地区等资源受限环境中迅速普及。”北威尔健康中心的心脏病专家Caroline Ong博士在演讲中表示，“然而，非专业人员进行的心脏POCUS可能质量不一致，存在生成非诊断性和潜在误导性图像的风险，导致诊断和管理错误。鉴于此，多个科研团队利用人工智能和机器学习的进步开发了软件，以指导新手进行心脏超声检查。”
Ong表示，该软件（HeartFocus, DESKi）包含多个算法，用于检测诊断质量视图、实时指导探头定位，并在定位足够时自动记录心脏超声图像。这些算法经过1483名患者和超过120万张超声图像的训练。
“HeartFocus是一款基于人工智能的软件，旨在指导新手通过最少的前期培训获得诊断质量的心脏超声图像。实时指导功能在此提供实时提示，指导用户如何在患者的胸部移动探头，以达到每个10个心脏超声参考视图所需的目标位置。”Ong说，“一旦AI软件检测到探头的最佳定位并且图像达到诊断质量阈值一段时间后，就会自动记录剪辑。此外，AI软件在扫描过程中持续评估剪辑质量，如果无法捕获适合自动记录的剪辑，软件允许用户回顾并记录所获得的最高质量剪辑，称为最佳努力记录。”
在这项由北威尔健康中心和法国波尔多大学医院进行的前瞻性、非劣效性诊断成像研究中，共招募了240名患者，他们接受了临床指示的心脏超声检查（平均年龄63岁；49%为女性；39%超重；21%肥胖）。Ong表示，非劣效性的性能目标为80%。
主要目标是评估基于AI的软件能否帮助新手用户提供四个参数的足够质量的心脏超声分析：左心室大小、左心室功能、右心室大小和无明显心包积液的存在。
基线时，约70%的参与者有已知的心脏异常，18%植入了心脏设备。
对于主要终点，AI辅助的心脏超声检查在所有四个心脏超声参数上均达到了100%的性能目标，与专家分析结果一致。
AI辅助的新手在包括右心室功能、左心房大小、节段运动、主动脉瓣评估、二尖瓣评估和三尖瓣评估等参数上也达到了95.4%或更高的性能目标。
唯一低于非劣效性性能目标的参数是下腔静脉大小的评估（78.3%），AI辅助的新手与专家的心脏超声分析相比。
使用AI辅助分析的新手平均心脏超声采集时间为23.6分钟。
Ong表示，在试验过程中没有发生不良事件或设备缺陷。“我们证明，基于AI的软件可以使得新手获取诊断质量的心脏超声图像，准确评估重要的心脏参数。新手在AI指导下进行的检查与专家超声技师具有相同的符合率，因此达到了主要终点的非劣效性标准。”Ong在演讲中说，“借助AI指导，获取诊断性心脏超声的学习曲线可以缩短，与目前由超声技师和心脏病专家进行的培训相比。结合手持便携式超声系统，基于AI的软件可以在各种环境和时间中扩展心脏超声的应用，例如在农村医疗机构或家庭访问期间。然而，虽然该研究是在两家大型教学医院进行的，但需要在不同环境中进一步验证以加强研究结果。”
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