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 de mais de 1 milhão de ecocardiogramas (vídeo ultrassonografia do coração) e suas correspondentes interpretações clínicas. Usando esse banco de dados, eles desenvolveram o EchoCLIP, um poderoso algoritmo de aprendizado de máquina que pode “interpretar” imagens de ecocardiograma e avaliar indicadores-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 também pode ajudar os médicos a identificar pacientes que necessitam de tratamento.

O modelo básico do EchoCLIP também pode identificar o mesmo paciente em vários vídeos, exames e momentos, 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 da o Smidt Heart Institute e o Departamento de Inteligência Artificial em Medicina.

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

“Nossos resultados mostram que grandes conjuntos de dados de interpretação e imagens médicas revisados por pares podem servir como base para o treinamento de modelos médicos básicos, que são uma forma de inteligência artificial generativa”, acrescentou Ouyang.

Fluxo de trabalho EchoCLIP. Fonte: Medicina da Natureza (2024). DOI: 10.1038/s41591-024-02959-y

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

A equipe de pesquisa criou um conjunto de dados de 1.032.975 vídeos de ultrassom cardíaco e interpretações de especialistas associados 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 básico foi capaz de identificar dispositivos intracardíacos implantados, como marca-passos e válvulas mitrais e aórticas implantadas, a partir de imagens de ecocardiograma.
• O EchoCLIP identificou com precisão pacientes únicos em todos os estudos, identificou alterações clinicamente importantes, como cirurgias cardíacas anteriores, e permitiu o desenvolvimento de interpretações de texto preliminares de imagens de ecocardiograma.

"Os modelos de linha de base são uma das áreas mais novas da IA generativa, mas a maioria dos modelos não possui dados médicos suficientes para serem úteis na área da saúde", disse Christina M. Albert, MD, MPH, presidente da Divisão de Cardiologia do Instituto do Coração Smidt.

Albert, que não esteve 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."