Ερευνητές χρησιμοποιούν πολυδιάστατη βαθιά μάθηση για την ανάλυση ηχοκαρδιογραφημάτων
Η καρδιοπάθεια είναι η κύρια αιτία θανάτου στους ενήλικες παγκοσμίως, καθιστώντας τη διάγνωση και τη διαχείριση των καρδιοαγγειακών παθήσεων μια παγκόσμια προτεραιότητα. Στο πλαίσιο αυτό, η ηχοκαρδιογραφία, γνωστή και ως καρδιολογικός υπέρηχος, αποτελεί ένα από τα πιο διαδεδομένα εργαλεία απεικόνισης που χρησιμοποιούν οι γιατροί για να διαγνώσουν διάφορες καρδιοπάθειες.
Η ανάγκη για ακριβέστερες διαγνώσεις
Οι περισσότερες τυπικές ηχοκαρδιογραφίες παρέχουν δισδιάστατες εικόνες (2D) της τρισδιάστατης (3D) ανατομίας της καρδιάς. Αυτές οι ηχοκαρδιογραφίες συχνά καταγράφουν εκατοντάδες 2D τομές ή οπτικές γωνίες ενός χτυπητού καρδιάς, επιτρέποντας στους γιατρούς να κάνουν κλινικές εκτιμήσεις σχετικά με τη λειτουργία και τη δομή της καρδιάς.
Για να βελτιώσουν την διαγνωστική ακρίβεια των καρδιοπαθειών, ερευνητές από το UC San Francisco αποφάσισαν να εξετάσουν αν οι βαθιές νευρωνικές δικτυώσεις (DNNs), μια μορφή αλγορίθμου τεχνητής νοημοσύνης, θα μπορούσαν να επανασχεδιαστούν ώστε να αποτυπώνουν καλύτερα την πολύπλοκη 3D ανατομία και φυσιολογία από πολλές οπτικές γωνίες ταυτόχρονα. Ανέπτυξαν μια νέα δομή DNN με την ονομασία “πολυδιάστατη”, που επιτρέπει την άντληση πληροφοριών από πολλαπλές οπτικές γωνίες ταυτόχρονα, αντί της τρέχουσας προσέγγισης που χρησιμοποιεί μόνο μία.
Αποτελέσματα και επιπτώσεις
Στη μελέτη που δημοσιεύθηκε στις 17 Μαρτίου στο περιοδικό Nature Cardiovascular Research, οι ερευνητές συνέκριναν την απόδοση των DNNs που ανέλυσαν δεδομένα από είτε μία είτε πολλές οπτικές γωνίες των ηχοκαρδιογραφημάτων από το UCSF και το Montreal Heart Institute. Τα αποτελέσματα έδειξαν ότι οι DNNs που εκπαιδεύτηκαν με πολλές οπτικές γωνίες βελτίωσαν την διαγνωστική ακρίβεια σε σύγκριση με τις DNNs που εκπαιδεύτηκαν με μία μόνο οπτική γωνία, αποδεικνύοντας ότι τα μοντέλα τεχνητής νοημοσύνης που συνδυάζουν πληροφορίες από πολλές οπτικές γωνίες αποτυπώνουν καλύτερα την κατάσταση των καρδιοπαθειών.
Μέχρι σήμερα, η τεχνητή νοημοσύνη είχε κυρίως χρησιμοποιηθεί για την ανάλυση μίας 2D οπτικής γωνίας τη φορά, είτε από εικόνες είτε από βίντεο, γεγονός που περιορίζει την ικανότητα του αλγορίθμου να μαθαίνει πληροφορίες σχετικές με τις παθήσεις μεταξύ των οπτικών γωνιών. Οι αρχιτεκτονικές DNN που μπορούν να ενσωματώσουν πληροφορίες από πολλές υψηλής ανάλυσης οπτικές γωνίες αντιπροσωπεύουν ένα σημαντικό βήμα προς τη μεγιστοποίηση της απόδοσης της τεχνητής νοημοσύνης στην ιατρική απεικόνιση.
Προοπτικές για το μέλλον
Ο Geoffrey Tison, MD, MPH, ανώτερος συγγραφέας της μελέτης και καρδιολόγος, εξηγεί ότι για την εκτίμηση του μεγέθους ή της λειτουργίας της αριστερής κοιλίας, η ηχοκαρδιογραφία που δείχνει όλους τους θαλάμους της καρδιάς ταυτόχρονα (A4c) αποτυπώνει καλύτερα ορισμένους τοίχους της αριστερής κοιλίας, ενώ μια άλλη κάθετη οπτική γωνία (A2c) αποτυπώνει άλλους σημαντικούς τοίχους. Συχνά, η λειτουργία των τοίχων της αριστερής κοιλίας μπορεί να φαίνεται απολύτως φυσιολογική σε μία οπτική γωνία αλλά να έχει σημαντική δυσλειτουργία σε άλλη.
Η νέα αρχιτεκτονική πολυδιάστατης νευρωνικής δικτύωσης έχει σχεδιαστεί ειδικά για να επιτρέπει στο μοντέλο να μαθαίνει πολύπλοκες σχέσεις μεταξύ των πληροφοριών σε πολλές οπτικές γωνίες. Οι ερευνητές διαπίστωσαν ότι αυτή η προσέγγιση βελτιώνει την απόδοση σε διαγνωστικά καθήκοντα στην ηχοκαρδιογραφία, ενώ μπορεί επίσης να εφαρμοστεί και σε άλλες ιατρικές απεικονιστικές μεθόδους όπου οι πολλές οπτικές γωνίες περιέχουν συμπληρωματικές πληροφορίες.
Η έρευνα αυτή ανοίγει νέους δρόμους για τη χρήση της τεχνητής νοημοσύνης στην ιατρική, προσφέροντας ελπίδες για πιο ακριβείς και αποτελεσματικές διαγνώσεις καρδιοπαθειών στο μέλλον.
