AI가 심장 스캔 혁신, 의사들의 시간 절약 및 심장 치료 개선

소요 시간: 2 분
에 의해 Jamie Olivos
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AI가 여러 화면에서 심장 스캔 데이터를 분석하고 있습니다.

Seoul연구자들이 MRI 스캔 분석을 더욱 신속하게 하기 위해 인공지능(AI)을 이용하여 심장 건강 검사에서 큰 진전을 이루었습니다. 이스트 앵글리아, 셰필드, 리즈 대학의 팀들이 MRI 스캔에서 얻은 4실 심장 이미지를 분석하는 새로운 AI 모델을 개발했습니다.

새로운 AI 모델은 여러 가지 이점을 제공합니다:

  • MRI 스캔 분석 시간을 45분에서 몇 초로 단축합니다.
  • 심장 크기와 기능에 대한 정밀한 측정을 제공합니다.
  • 일관적이고 신뢰할 수 있는 결과를 보장합니다.

UEA의 노리치 의과대학에 소속된 판카지 가르그 박사와 그의 팀은 4D MRI 영상 기술을 개발했습니다. 이 새로운 방법은 비침습적으로 정확한 건강 검진을 가능하게 합니다. 가르그 박사는 그들의 AI 모델이 의사만큼 우수한 결과를 훨씬 빠르게 제공한다고 언급했습니다. 이 자동화 시스템은 환자 진료와 병원의 자원 관리에 큰 도움이 될 수 있습니다.

814명의 환자 데이터를 바탕으로 AI 모델을 개발한 연구가 Sheffield와 Leeds Teaching Hospitals에서 진행되었습니다. 이후, Norfolk and Norwich University Hospitals의 101명의 환자 데이터를 사용하여 이 모델을 테스트했습니다. 이전의 AI 연구가 두 개의 심장 방만 관찰했던 것과 달리, 이 모델은 네 개의 모든 심장 방을 분석하여 더 포괄적인 평가를 제공합니다.

박사과정 학생인 Dr. Hosamadin Assadi는 인공지능이 심장 기능 및 구조 평가를 자동화하는데 어떻게 기여할 수 있는지를 강조했습니다. 이러한 자동화는 심장 환자에 대한 진단, 치료 선택, 그리고 결과를 향상시킬 수 있습니다. 또한 심장 지표를 기반으로 사망률을 예측할 수 있어, 미래 심장 치료의 큰 잠재력을 보여줍니다.

AI 모델은 여러 병원에서 다양한 스캐너 종류와 다양한 환자들을 대상으로 테스트되었습니다. 연구팀은 미래에 이 모델이 더 많은 환자들에게, 그리고 다양한 일반 질환에 대해서도 테스트되어야 실제 상황에서 효과적으로 작동하는지를 확인할 수 있다고 제안합니다.

UEA, 리즈, 셰필드 대학교의 연구자들이 여성의 심장 MRI 스캔을 개선했습니다. 이번 개선으로 여성의 초기 또는 경계선 심장 질환을 16.5% 더 잘 감지할 수 있게 되었습니다. 여성은 종종 다른 증상을 보이며 특별한 진단 방법이 필요한 독특한 심장 상태를 가지고 있기 때문에 이러한 문제를 조기에 발견하는 것이 매우 중요합니다.

라이덴 대학교 의료 센터와 여러 NHS 신탁 기관들이 협력했습니다. 연구는 웰컴 트러스트 임상 연구 경력 개발 펠로우십의 지원을 받았습니다.

이 발전은 의료 진단 분야에서 인공지능의 활용에 중요한 단계를 나타내며, 더 빠르고 정확한 심장 건강 평가를 통해 환자 관리와 치료 방식에 혁신을 가져올 수 있을 것입니다.

연구는 여기에서 발표되었습니다:

http://dx.doi.org/10.1186/s41747-024-00477-7

및 그 공식 인용 - 저자 및 저널 포함 - 다음과 같습니다

Hosamadin Assadi, Samer Alabed, Rui Li, Gareth Matthews, Kavita Karunasaagarar, Bahman Kasmai, Sunil Nair, Zia Mehmood, Ciaran Grafton-Clarke, Peter P. Swoboda, Andrew J. Swift, John P. Greenwood, Vassilios S. Vassiliou, Sven Plein, Rob J. van der Geest, Pankaj Garg. Development and validation of AI-derived segmentation of four-chamber cine cardiac magnetic resonance. European Radiology Experimental, 2024; 8 (1) DOI: 10.1186/s41747-024-00477-7
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