WVU心脏病学主任帕托·森古普塔(Partho Sengupta)博士在ACC 2019上描述了人工智能如何在超声心动图方面帮助心脏病专家。Greg Freiherr摄
机器学习已经对心脏病学产生了巨大的影响，它可以自动计算超声心动图的测量值。和机器学习的一部分人工智能(人工智能)，才刚刚开始。
医学博士Partho P. Sengupta说:“机器学习(ML)正在完全改变超声心动图的前景。阿根廷vs乌拉圭直播/诊断和介入心脏病学(ITN / DAIC)，在他的演讲之前美国心脏病学会(ACC)会话在机器学习的当前和未来应用在超声心动图。“它已经被嵌入到系统中。它在后台无缝工作，甚至人们都不知道它的存在。人们只是做他们的工作，它关心的是解读。”
森古普塔医院的心脏病科主任西弗吉尼亚大学他被广泛认为是超声心动图专家。在加入WVU之前，他在纽约市西奈山医学院的Zena和Michael A. Wiener心血管研究所指导介入超声心动图和心脏超声研究。
ML算法，由于其所基于的人工智能，也被称为智能算法，已经对心脏病学的实践产生了重大影响，他说科学会议星期六，3月16日晚# ACC19， 2019年年会美国心脏病学会．
“机器学习算法正被整合到这些系统的日常工作流程中，”他说。“所以他们已经在这里了。”
机器学习如何改善回声
Sengupta说，嵌入现代回声系统的智能算法使数据解释更有效，从而提高医生诊断罕见疾病和问题的能力。他指出，心脏诊断通常从超声心动图开始。近年来，回声技术已经发展到可以在多个维度(如3-D和4-D)和更小的包裹中传输图像，以智能手机为代表。机器学习是这种发展的IT表达。
森古普塔和他的同事在2016年得出结论纸那机器学习(毫升)算法可以帮助标准化评估和支持解释的质量。他说，虽然“每个人都能从这些算法的可用性中受益”，但经验有限的新手读者受益最多。
森古普塔说:“它消除了诊断疾病所需的知识负担。”他指出，ML算法提供的决策支持“与非常资深的医生一样好。”
这些算法可以自动计算射血分数等测量值。有些甚至可能暗示了潜在的异常。在未来，机器学习算法可能能够进行计算，表明心脏衰竭，中风和心房纤颤他说，可能会根据患者的表现型，用百分比表明未来的风险。
预测分析改变心脏病学
森古普塔说:“我们已经在心脏病学中使用一些计算器来估计风险，但在不久的将来，它将更加精确和个性化。”“我的看法是，在未来几年内，你将看到预测分析的全面转变。”
他说，回声机器可以预测一个特定的病人“在未来三天内有90%的概率出现心脏衰竭”。这样的预测将使临床医生能够专注于高危患者。
森古普塔说，在更遥远的未来，ML算法可能会自动识别临床疾病。但医生可能会被赋予是否接受这些算法结论的选择权。森古普塔说，尽管他们的结论已经嵌入到回声系统的工作流程中，随时可以执行，但他们的结论将是“建议，如果医生不同意他们的意见，他们将有能力推翻这些建议。”
虽然是推测性的，但这种对未来的看法是对已经可以做的和即将可能做的事情的延伸。
Greg Freiherr是《成像技术新闻》(ITN)的特约编辑。阿根廷vs乌拉圭直播在过去的30年里，Freiherr曾担任医学影像学出版物的商业和技术编辑，并为供应商、专业组织、学术界和金融机构提供咨询。
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2022年8月11日,
