인공지능으로 중증 심장판막 질환 진단 자동화 < Yale School of Medicine

CarDS(심혈관 데이터 과학) 연구소의 연구원들은 심장 초음파 스캔을 통해 심각한 대동맥 협착증으로 알려진 일반적인 판막 심장 질환을 감지할 수 있는 새로운 접근 방식을 개발했습니다. 유럽 ​​심장 저널(European Heart Journal)에 8월 23일 발표된 이 연구는 일상적인 임상 치료에 영향을 미칠 수 있습니다.

중증 대동맥 협착증(AS)은 특히 노인들 사이에서 대동맥판 협착으로 인해 발생하는 주요 건강 장애입니다. 조기 진단을 통해 중재를 통해 증상을 완화하고 입원 및 조기 사망 위험을 줄일 수 있습니다. 도플러 심장초음파검사라고 불리는 심장의 특수 초음파 영상은 AS를 발견하는 주요 검사입니다. 팀은 간단한 심장 초음파 스캔을 사용하여 심각한 AS를 자동으로 감지할 수 있는 딥 러닝 모델을 개발했습니다.

이 기술은 이번 연구의 수석 저자이자 심혈관 의학 및 건강 정보학 조교수이자 CarDS 연구소 소장인 Rohan Khera 박사와 찬드라 가족 전기 및 컴퓨터 공학과의 동료들이 개발했습니다. 텍사스에서 오스틴. 이 연구에는 2016년부터 2020년까지 Yale New Haven Hospital에서 진행된 17,570개의 비디오를 포함한 5,257개의 연구가 통합되었습니다. 이 모델은 뉴잉글랜드와 캘리포니아의 다양한 집단에서 진행된 2,040개의 연속 연구를 통해 외부적으로 검증되었습니다.

“우리의 과제는 AS의 정확한 평가가 환자 관리 및 위험 감소에 중요하다는 것입니다. 전문적인 검사가 여전히 최적의 표준으로 남아 있지만 심장초음파 검사실에 의뢰하는 사람들에게 의존하면 질병 초기에 사람들을 놓칠 가능성이 높습니다.”라고 Khera는 말했습니다.

"우리의 목표는 현장 초음파 검사에 적합한 기계 학습 접근 방식을 개발하는 것이었습니다."라고 이번 연구의 공동 제1저자이자 CarDS 연구소의 심장학 펠로우이자 현재 박사후 연구원인 Evangelos Oikonomou 박사는 말했습니다. .

이들의 작업을 통해 대동맥 협착증을 조기에 발견하여 환자가 적시에 치료를 받을 수 있습니다. “더 전문적인 장비가 필요 없이 휴대용 초음파를 점점 더 많이 사용할 수 있게 되면서 우리의 작업을 통해 AS에 대한 더 광범위한 커뮤니티 검사가 가능해졌습니다. 이미 응급실과 기타 여러 진료 환경에서 자주 사용되고 있습니다.”라고 Khera는 덧붙였습니다.

이러한 발전은 임상의-시험자와 컴퓨터 과학자 간의 긴밀한 협력의 결과입니다. Khera의 공동 지도를 받고 있는 UT Austin의 박사 과정 학생인 Greg Holste는 기술을 가능하게 하는 혁신적인 방법론의 개발을 주도했으며 해당 연구의 공동 제1저자였습니다. Khera는 “임상 치료 개선을 위해 최신 기술을 활용하는 실질적인 개발을 위해서는 이러한 다학문적 협력이 필수적”이라고 강조했습니다.

이 연구는 국립 보건원 상 K23HL153775의 국립 심장, 폐 및 혈액 연구소의 보조금으로 부분적으로 자금을 지원 받았습니다.