Segera hadir, komputer yang akan membaca tes jantung Anda
Para peneliti dalam sebuah studi baru telah mengajarkan elemen kunci komputer dalam menilai ekokardiogram, suatu kemajuan yang mungkin menyederhanakan proses yang luas yang sekarang dilakukan oleh manusia.
Memanfaatkan teknologi di balik program pengenalan wajah dan mobil self-driving, para peneliti dalam sebuah studi baru telah mengajarkan elemen kunci komputer dalam menilai ekokardiogram.
Kemajuan mungkin menyederhanakan proses yang luas yang sekarang dilakukan oleh manusia.
Para peneliti menciptakan algoritma untuk mengenali gambar dan masalah jantung potensial yang biasanya ditangkap oleh echocardiograms, termasuk ruang yang diperbesar, fungsi pemompaan yang berkurang dan bahkan beberapa penyakit yang tidak biasa.
Komputer secara akurat mengidentifikasi ribuan gambar ekokardiogram dan menghasilkan pengukuran pada mereka yang "sebanding dengan atau lebih unggul dari pengukuran manual," menurut penulis penelitian, yang diterbitkan Senin di jurnal Circulation .
Ekokardiogram membantu dokter mengevaluasi fungsi jantung dengan menggunakan gelombang suara untuk membuat snapshot dari setiap bagian organ.
Karena mereka tidak mengeluarkan radiasi dan dapat diberikan dengan mudah di kantor medis, mereka adalah pilihan pencitraan yang populer untuk mendiagnosis penyakit jantung.
Tetapi, Dr Rahul Deo, penulis senior studi tersebut, mengatakan bahwa mereka tidak cukup melakukan hal ini karena proses menilai hasilnya panjang dan melelahkan.
"Sangat membosankan untuk mengumpulkan semuanya dan menafsirkan semua informasi itu. Anda membutuhkan spesialis di kedua ujungnya, baik untuk memperoleh data maupun untuk menafsirkannya, sehingga sering menjadi alat yang digunakan ketika sudah ada gejala atau ketika (penyakit jantung) penyakit telah semacam sudah berkembang, "kata Deo, kepala ilmuwan data di One Brave Idea, sebuah organisasi yang berpusat pada menemukan cara baru untuk memerangi penyakit jantung. Ini sebagian didanai oleh American Heart Association.
Kondisi seperti diabetes dan tekanan darah tinggi, faktor risiko penyakit kardiovaskular, sering mengubah struktur dan fungsi otot jantung bertahun-tahun sebelum timbulnya gejala, katanya.
"Kami ingin mengetahui bagaimana menyelesaikan studi pada tingkat yang lebih awal ... mengambil kasus yang parah sebelumnya, bahkan ketika orang tidak memiliki gejala apa pun."
Melihat 14.035 ekokardiogram, yang dikumpulkan lebih dari 10 tahun dari database University of California San Francisco, para peneliti memberi makan 23 tampilan setiap ruang jantung dari setiap tes ke dalam algoritma komputer.
Mereka juga memberikan label untuk setiap gambar spesifik yang dapat diidentifikasi yang diambil.
Hasilnya adalah serangkaian program yang, pada akhirnya, mengidentifikasi gambar secara independen, memberikan pengukuran dan menemukan potensi masalah.
Deo mengatakan otomatisasi interpretasi echocardiogram dapat membantu "mendemokratisasikan" tes, memungkinkan mereka untuk dilakukan di lebih banyak pengaturan, seperti kantor perawatan primer atau daerah pedesaan yang kekurangan ahli jantung dan spesialis medis lainnya.
Diperkirakan 7,7 juta ekokardiogram dilakukan di rumah sakit AS dari tahun 2001 hingga 2011, periode yang melihat penggunaan tes tumbuh pada tingkat tahunan rata-rata 3,41%, menurut sebuah penelitian.
Proses menilai ekokardiogram masih jauh sebelum tidak diperlukan lagi keahlian manusia, kata Dr Mario Garcia, kepala kardiologi di Montefiore Medical Center di New York City.
"Untuk sampai pada diagnosis dan memutuskan perawatan, Anda tidak hanya membutuhkan interpretasi gambar, tetapi Anda perlu mengetahui gejala pasien dan menggabungkannya dengan informasi medis lain yang tersedia - seperti apa tekanan darah pasien, dan apa yang harus dilakukan. tes lain yang telah dilakukan menunjukkan? " kata Garcia, yang bukan bagian dari penelitian.
Garcia, yang memperkirakan rumah sakitnya melakukan di mana saja antara 25.000 hingga 30.000 ekokardiogram per tahun, mengatakan keakuratan pengukuran otomatis dalam penelitian ini menunjukkan "kemajuan nyata" dalam teknologi, tetapi deteksi penyakit tidak mudah.
"Anda mungkin membuat diagnosis dibuat dengan benar 85% dari waktu, tetapi apa yang Anda lakukan di 15% lainnya jika Anda salah?" dia berkata. "Kesalahan 15% dalam kedokteran bukan angka yang bisa diterima."
Garcia membandingkannya dengan otomatisasi pasar saham selama beberapa dekade terakhir.
"Pengembangan komputer penting untuk mendapatkan data di pasar saham," katanya, "tetapi memutuskan apakah menggunakan data itu untuk benar-benar melakukan investasi masih membutuhkan manusia."
Categories:
0 komentar:
Post a Comment