A ferramenta de IA explica imagens de ECG com precisão no nível do pixel

O eletrocardiograma (ECG) é uma das ferramentas mais essenciais da medicina moderna, que é usada para detectar problemas cardíacos que variam de arritmia a anormalidades estruturais. Somente nos EUA, milhões de ECGs são realizados todos os anos, seja em salas de emergência ou visitas de médicos de rotina. À medida que os sistemas de inteligência artificial (IA) se tornam mais avançados, eles são rapidamente usados ​​para analisar o ECG – às vezes para detectar condições que podem perder os médicos.

O problema com isso é que os médicos precisam entender por que o sistema de IA está fazendo um certo diagnóstico. Embora a análise do ECG da AI-Mangoing possa obter alta precisão, ela geralmente age como uma “caixa preta”, fornece resultados sem explicar seu argumento.

Sem esclarecimento, os médicos hesitam em confiar nesses dispositivos. Para preencher essa diferença, os pesquisadores em tecnologia estão trabalhando para tornar a IA mais interpretável, proporcionando a capacidade de explicar suas descobertas de certa forma. Conhecimento médicoAssim,

Falando ai ao idioma do médico

Ser útil para ai configurações clínicasIsso deve destacar os mesmos recursos de ECG que dependem do médico enquanto diagnosticavam o estado do coração. Isso é desafiador, porque mesmo entre os cardiologistas, quais são os marcadores de ECG mais importantes, nem sempre há um acordo completo sobre ele.

Apesar disso, os pesquisadores desenvolveram várias técnicas explicativas para ajudar a IA a explicar suas decisões. Mas essas técnicas às vezes destacam as amplas áreas do ECG, indicando sem um marcador preciso, levando a possíveis interpretações. Às vezes, eles destacam as partes irrelevantes da imagem, como o fundo, e não o sinal real do ECG.

Próximo passo: AI para o ECG do mundo real

Os modelos de IA mais atuais dependem de imagens de ECG digitalizadas de alta qualidade. Mas no mundo real, os médicos nem sempre têm acesso à varredura certa. Eles geralmente confiam na impressão em papel das máquinas ECG, que podem tirar fotos com um smartphone para compartilhar com colegas ou adicionar ao registro do paciente. Essas imagens fotografadas podem ser inclinadas, soltadas ou sombreadas, o que pode tornar a análise da IA ​​muito mais difícil.

Para resolver isso, o Dr. Vadim Glyner, um ex -doutorado. Em colaboração com o Henry e o Merlin Tab, o Faculdade de Ciência da Computação Shuster Lab, Prof. no Technion.

Este artigo foi Publicado Em NPJ Medicina DigitalUsando uma técnica matemática avançada (baseada na matriz jacobiana), esse método fornece precisão no nível do pixel, o que significa que também pode destacar os menores detalhes do ECG. Ao contrário do modelo anterior, ele não é distraído com o plano de fundo e também pode explicar por que algumas condições não são visíveis em um determinado ECG.

Um futuro mais transparente para a IA em medicina

Como continua a desempenhar um grande papel na IA Assistência médicaÉ tão importante torná -lo claro e confiável quanto para torná -lo preciso. Do desenvolvimento de métodos que permitem que a IA comunique suas descobertas de tal maneira que se alinha com a experiência médica, os pesquisadores estão ajudando a pavimentar o caminho para dispositivos de IA inteligentes, mais confiáveis ​​e mais amplamente aceitos na cardiologia.

Com esses progressos, os médicos podem em breve ser úteis que descobrem não apenas. Problema cardíaco Mas isso também explica claramente seu argumento, o que leva a um melhor atendimento ao paciente melhor, nítido e mais informado.