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人工智能如何帮助医生预测危重儿童的心脏问题

导读 多伦多大学工程研究人员和医院医生之间的独特合作正在率先使用人工智能 - 类似于帮助检测地震的人工智能 - 来诊断多伦多病童医院的心律

多伦多大学工程研究人员和医院医生之间的独特合作正在率先使用人工智能 - 类似于帮助检测地震的人工智能 - 来诊断多伦多病童医院的心律异常。

研究人员说,这种创新方法将经过专门训练的人工智能与病童医院临床医生的专业知识相结合,可以通过提供更快、更准确的心脏问题诊断,以及缓解对临床医生时间的需求,为危重儿童带来更好的健康结果。

“这可以帮助我们一些最脆弱的患者,同时也减轻了医疗保健系统的压力,”病童医院的医生Mjaye Mazwi说,他是多伦多大学Temerty医学院儿科副教授,也是Temerty人工智能研究与医学教育中心的研究联合负责人。

当心脏正常运作时,它会以有规律的节奏跳动——熟悉的垂直尖峰,然后是心脏监测器上出现的涟漪。心跳过快、过慢或混乱会导致严重的并发症和死亡。

几乎三分之一的重症监护病房儿童会出现心律异常——在病童医院,每年有多达700名儿童出现心律异常。这些患者需要持续监测,这对通常同时照顾其他患者的医院工作人员提出了很高的要求。

“挑战在于临床医生无法连续监测每个床边,”多伦多大学土木和矿物工程系助理教授,拉松德矿业研究所首席研究员Sebastian Goodfellow说。这可能导致检测或诊断异常心律的延迟,导致患者的结果更糟。

他和Mazwi是病童医院重症监护医学转化工程主任,他们正在开发他们认为将改变游戏规则的解决方案。

在加入应用科学与工程学院之前,Goodfellow曾在一家矿业初创公司工作,在那里他帮助建立了人工智能模型,以扫描某些模式的地质数据。

2017年,他受邀与病童医院研究小组劳森实验室的一个团队一起参加“心脏病学计算”挑战赛。在那里,他遇到了Mazwi,他对使用AI检测心律失常感兴趣,并正在寻求帮助,以应对在医院部署AI的复杂挑战。Goodfellow的经历使他成为天生的合作者。

他们正在开发的人工智能正在接受训练,以根据临床医生的专业知识和超过10,000个心电图读数来识别即将发生的心律失常的警告信号 - 这个数字远远超过最有经验的临床医生在他们的职业生涯中会遇到的数量。

在与患者一起部署之前,人工智能需要能够匹配或超过临床医生的表现,并在出现这些心律失常警告信号之一时准确发出警报。

“我们希望这种人工智能能够与人类最好的智能合作,成为一种协作智能,”Mazwi说。“我们不相信人工智能会取代临床医生,但我们确实相信使用人工智能的临床医生将超越并取代不这样做的临床医生。

研究人员最初专注于一种特定类型的不规则心脏活动,称为交界处异位心动过速(JET),它特别难以检测,因为它涉及患者心电图的细微变化。在最近接受过心脏矫正手术的人中,JET会带来很大的受伤或死亡风险。

Mazwi说,早期发现和治疗JET可以降低这种风险,也有助于缩短患者的住院或ICU住院时间,使整个医疗保健系统受益。最终,研究人员希望开发人工智能模型来检测各种心律异常。

尽管人工智能正在迅速进入生活的许多领域,包括医学,但马兹维说,医疗保健的过程必然更慢,更小心。人工智能模型必须经过测试和重新测试,以确保在用于实际患者之前,它将改善患者的结果和医疗保健系统的整体表现。

“我们的标准要高得多,”他说。“在你完全确定人工智能将在当前过程中提供收益之前,你不会部署人工智能。

多伦多大学和病童医院的研究小组正在与英格兰、以色列和澳大利亚其他儿科医院的临床医生和研究人员合作,测试多伦多正在开发的人工智能模型。他们的两个目标:确定这些模型是否也适用于其他医院的类似患者群体,并为扩展到加拿大以外的地区播下种子。

“及时发现和诊断心律失常是一个挑战 - 对于没有病童医院那样的资金和专业知识的医院来说,这是一个更大的挑战,”Goodfellow说。“真正的影响将是当我们把这项技术带到服务不足的社区时。