新的AI軟件可以通過X射線快速，準(zhǔn)確地確定心律設(shè)備的制造商和型號(hào)，從而可能在設(shè)備出現(xiàn)故障時(shí)加快治療速度。

全球主要作者詹姆斯·P·霍華德（James P. Howard），MB BChir和其同事在《JACC：臨床電生理學(xué)》（ CCC）中寫道，全世界每年有超過100萬(wàn)人植入起搏器，環(huán)路記錄儀或除纖顫器，但患者在設(shè)備故障時(shí)會(huì)迅速惡化。當(dāng)患者無法共享設(shè)備型號(hào)或臨床醫(yī)生無法訪問植入醫(yī)院的記錄時(shí)，心臟病醫(yī)生通常會(huì)將X射線圖像與流程圖進(jìn)行比較，以嘗試確定制造該設(shè)備的制造商。只有這樣，才能相應(yīng)地調(diào)整設(shè)備的編程。

但是霍華德等。發(fā)現(xiàn)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）在識(shí)別1676種設(shè)備的圖像方面比心臟病專家要準(zhǔn)確得多，其中包括來自五個(gè)制造商的45種不同模型。

CNN從X射線照片中挑選出制造商的準(zhǔn)確性為99.6%，在識(shí)別模型組方面的準(zhǔn)確性為96.4%。五位心臟病專家（包括兩名電生理學(xué)家）在識(shí)別制造商方面的準(zhǔn)確度在62.3%到88.9%之間，并且使用流程圖算法無法進(jìn)行模型組識(shí)別。電生理學(xué)家是最準(zhǔn)確的，但是第二好的醫(yī)師在選擇制造商時(shí)達(dá)到了72%的準(zhǔn)確性。

霍華德等。他說，他們的模型可能在臨床上很有用，尤其是在進(jìn)一步研究評(píng)估并驗(yàn)證其真實(shí)世界準(zhǔn)確性之后。該系統(tǒng)當(dāng)前可作為教育工具在線使用，醫(yī)生可以與之交互并向其上傳圖像。

“起搏器程序員是便攜式的，但體積很大，只有制造商（即特定的程序員）才能與患者的設(shè)備進(jìn)行通信，”霍華德和合著者寫道。知道要帶給哪個(gè)程序員可以節(jié)省寶貴的臨床時(shí)間。這不僅可以促進(jìn)緊急情況下設(shè)備的快速詢問，而且還可以提供緊急治療，例如在表現(xiàn)出室性心動(dòng)過速的患者中進(jìn)行抗心動(dòng)過速起搏。”

研究人員說，只有一種情況，CNN無法準(zhǔn)確識(shí)別設(shè)備的制造商。在更多情況下，沒有選擇特定的模型，但是CNN為每個(gè)圖像提供了前三個(gè)預(yù)測(cè)，并且在99.6%的時(shí)間中，它在前三個(gè)選擇中都包含了正確的模型。

霍華德等。他說，使用該算法僅需要將設(shè)備的X射線圖像上傳到裝有該軟件的計(jì)算機(jī)上，這樣一來，預(yù)測(cè)結(jié)果就會(huì)在幾秒鐘內(nèi)回復(fù)。CNN只能識(shí)別經(jīng)過訓(xùn)練的45種設(shè)備，但是作者鼓勵(lì)其他臨床醫(yī)生將其他設(shè)備的圖像添加到在線門戶。他們寫道，它采用了25種新設(shè)備來訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的示例。

“我們的方法可能會(huì)加快心律失常設(shè)備患者的診斷和治療，但是本文還演示了如何越來越多地使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來處理整個(gè)醫(yī)療保健系統(tǒng)中的大量醫(yī)療數(shù)據(jù)，以及未來的患者護(hù)理將如何依賴越來越多地依靠計(jì)算機(jī)輔助決策。”霍華德及其同事寫道。