Os cardiologistas treinaram um grande modelo de IA para avaliar a estrutura e a função do coração

Especialistas em inteligência artificial do Cedars-Sinai e do Smidt Heart Institute criaram um conjunto de dados com mais de 1 milhão de ecocardiogramas (ultrassom em vídeo do coração) e suas respectivas interpretações clínicas. Usando esse banco de dados, eles desenvolveram o EchoCLIP, um poderoso algoritmo de aprendizado de máquina capaz de "interpretar" imagens de ecocardiogramas e avaliar métricas-chave.

O design e a avaliação do EchoCLIP, descritos em um artigo publicado na Nature Medicine, sugerem que a interpretação do ecocardiograma de um paciente usando o EchoCLIP fornece avaliações clínicas de nível especializado, incluindo avaliação da função cardíaca, resultados de cirurgias anteriores e dispositivos implantados, e pode ajudar os médicos a identificar pacientes que precisam de tratamento.

O modelo base do EchoCLIP também pode identificar o mesmo paciente em vários vídeos, estudos e pontos no tempo, além de reconhecer alterações clinicamente importantes no coração do paciente.

"Até onde sabemos, este é o maior modelo treinado em imagens de ecocardiografia ", disse o principal autor do estudo, David Ouyang, MD, membro do corpo docente da Divisão de Cardiologia do Smidt Heart Institute e da Divisão de Inteligência Artificial em Medicina.

Muitos modelos anteriores de IA para ecocardiogramas são treinados com apenas dezenas de milhares de exemplos. Em contraste, o desempenho excepcionalmente alto do EchoCLIP na interpretação de imagens é resultado do treinamento com quase dez vezes mais dados do que os modelos existentes.

"Nossos resultados mostram que grandes conjuntos de dados de imagens médicas e interpretações verificadas por especialistas podem servir como base para o treinamento de modelos médicos básicos, que são uma forma de inteligência artificial generativa", acrescentou Ouyang.

Fluxo de trabalho do EchoCLIP. Fonte: Nature Medicine (2024). DOI: 10.1038/s41591-024-02959-y

Ele observou que esse modelo de linha de base avançado poderá em breve ajudar cardiologistas a avaliar ecocardiogramas, gerando estimativas de medições cardíacas, identificando alterações ao longo do tempo e doenças comuns.

A equipe de pesquisa criou um conjunto de dados com 1.032.975 vídeos de ultrassom cardíaco e as respectivas interpretações de especialistas para desenvolver o EchoCLIP. As principais conclusões do estudo incluem:

• O EchoCLIP demonstrou alto desempenho na avaliação da função cardíaca a partir de imagens cardíacas.
• O modelo de base foi capaz de identificar dispositivos intracardíacos implantados, como marcapassos, implantes de válvula mitral e implantes de válvula aórtica, a partir de imagens de ecocardiograma.
• O EchoCLIP identificou com precisão pacientes únicos em todos os estudos, detectou alterações clinicamente importantes, como cirurgia cardíaca prévia, e permitiu o desenvolvimento de interpretações preliminares de texto de imagens de ecocardiograma.

"Modelos básicos são uma das áreas mais recentes em IA generativa, mas a maioria dos modelos não tem dados médicos suficientes para serem úteis na área da saúde", disse Christina M. Albert, MD, MPH, presidente da Divisão de Cardiologia do Smidt Heart Institute.

Albert, que não estava envolvido no estudo, acrescentou: "Este novo modelo de base integra visão computacional para interpretação de imagens de ecocardiograma com processamento de linguagem natural para melhorar as interpretações dos cardiologistas."