人工智能分析有可能加快心力衰竭的檢測速度

使用人工智能解讀手持式超聲設備的圖像，可以與檢測心臟泵血情況相媲美，作為 NHS 目前使用的診斷黃金標準。突破性的新發(fā)現(xiàn)表明，人工智能的使用可以顯著縮短心力衰竭診斷的等待時間。

這些研究結果來自于開創(chuàng)性的 OPERA 研究，在阿姆斯特丹舉行的歐洲心臟病學會 (ESC) 會議上發(fā)表，該研究是格拉斯哥大學、阿斯利康、NHS Greater Glasgow & Clyde 和 NHS Golden Jubilee 之間的一項合作項目，旨在評估人工智能的有效性心力衰竭患者的技術。

結果表明，人工智能解釋的心臟超聲圖像(包括使用手持設備拍攝的圖像)與使用由專家操作的典型超聲機器測量心臟的泵血作用一樣有效。然而，雖然人工操作員對超聲心動圖進行標準分析大約需要 30 分鐘，但人工智能只需一分鐘即可解讀圖像，這大大減少了臨床時間，有可能顯著加快心力衰竭診斷等待時間。

心力衰竭是一種嚴重的疾病，心臟無法正常地將血液泵送到全身。這種情況會引起一系列使人衰弱并影響日常生活的癥狀。據(jù)估計，英國有超過一百萬人患有心力衰竭。在蘇格蘭，已有 48,000 人被全科醫(yī)生診斷出患有這種疾病，但專家估計還有數(shù)千人患有這種疾病。早期診斷至關重要，因為盡早開始治療可以降低患者住院的風險并提高他們的整體生活質量。

最新的 OPERA 結果表明，使用人工智能解釋超聲心動圖圖像可以實現(xiàn)早期診斷。更快的掃描分析還可以幫助 NHS 減少等待時間，并有助于減輕醫(yī)療保健系統(tǒng)的壓力。

OPERA 研究結果是格拉斯哥大學、NHS Golden Jubilee、NHS Greater Glasgow & Clyde、英國阿斯利康 (AstraZeneca UK) 和 Lenus Health 之間簽署的諒解備忘錄的第一個成果。這一具有里程碑意義的合作伙伴關系成立于 2022 年，學術界、醫(yī)療保健和工業(yè)界通力合作，通過測試新的數(shù)字技術和患者路徑來實現(xiàn) NHS 轉型，從而實現(xiàn)早期診斷和治療。

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