Nástroj AI interpretuje obrázky EKG s přesností na úrovni pixelů

Elektrokardiogram (EKG) je jedním z nejdůležitějších nástrojů v moderní medicíně, používané k detekci srdečních problémů od arytmií po strukturální abnormality. Jen v USA se každý rok provádějí miliony EKG, ať už v pohotovostních místnostech nebo rutinních návštěvách lékaře. Vzhledem k tomu, že se systémy umělé inteligence (AI) stávají pokročilejšími, stále častěji se používají k analýze EKG – někdy dokonce detekují podmínky, které by lékaři mohli chybět.

Problém je v tom, že lékaři musí pochopit, proč systém AI dělá určitou diagnózu. Zatímco analýza EKG poháněná AI může dosáhnout vysoké přesnosti, často funguje jako „černá skříňka“, což dává výsledky, aniž by vysvětlila jeho zdůvodnění.

Bez jasných vysvětlení lékaři váhají s důvěrou těchto nástrojů. Pro překlenutí této mezery vědci v techniku ​​pracují na tom, aby byla AI interpretovanější, což jí dává schopnost vysvětlit své závěry způsobem, kterým se vyrovnává lékařské znalosti.

Přinutit AI mluvit lékařem

Aby AI byla užitečná v klinická nastaveníMěl by zdůraznit stejné funkce EKG, na které se lékaři při diagnostice srdečních podmínek spoléhají. To je náročné, protože ani mezi kardiology neexistuje vždy plná shoda o tom, jaké nejdůležitější značky EKG jsou.

Přesto vědci vyvinuli několik technik interpretovatelnosti, které pomáhají AI vysvětlit její rozhodnutí. Tyto techniky však někdy zdůrazňují široké oblasti EKG, aniž by určily přesnou značku, což vede k možným nesprávným výkladem. Někdy také zdůrazňují irelevantní části obrazu, jako je pozadí, spíše než skutečný signál EKG.

Další krok: AI pro EKG v reálném světě

Většina současných modelů AI se spoléhá na vysoce kvalitní naskenované obrázky EKG. Ale ve skutečném světě lékaři nemají vždy přístup k dokonalým skenováním. Často se spoléhají na papírové výtisky z EKG strojů, které by mohli fotografovat pomocí smartphonu, aby sdíleli s kolegy nebo přidali do záznamů pacienta. Tyto fotografované obrázky mohou být nakloněny, zmačkané nebo stínové, což ztěžuje analýzu AI.

Abych to vyřešil, Dr. Vadim Gliner, bývalý Ph.D. Studentka pro prof. Yael Yaniv’s Biomedical Engineering Lab ve společnosti Technion ve spolupráci se Schuster Lab v Henry a Marilyn Taub Fakulty počítačové vědy vyvinula nový nástroj interpretovatelnosti AI speciálně pro fotografované obrázky EKG.

Tento článek byl Publikováno v NPJ Digital Medicine. Pomocí pokročilé matematické techniky (založené na Jacobian Matrix) tato metoda nabízí přesnost na úrovni pixelů, což znamená, že může zdůraznit i ty nejmenší detaily v rámci EKG. Na rozdíl od předchozích modelů se na pozadí nerozptyluje a dokonce může vysvětlit, proč se určité podmínky v daném EKG neobjevují.

Transparentnější budoucnost pro AI v medicíně

Protože AI nadále hraje větší roli zdravotní péčeJe to vysvětlitelné a důvěryhodné je stejně důležité jako přesné. Vývoj metod, které AI umožňují sdělit svá zjištění způsobem, který je v souladu s lékařskými znalostmi, pomáhají vědci připravovat cestu pro chytřejší, spolehlivější a široce přijímané nástroje AI v kardiologii.

S těmito pokroky mohou lékaři brzy mít asistenty AI, kteří nejen detekují srdeční problémy ale také jasně vysvětlují jejich uvažování, což vede k lepší, rychlejší a informovanější péči o pacienty.