AI算法可以帮助匹配心脏病专家的专业知识

临床医生每天依靠心电图 (ECG) 来检测常见的心血管疾病，但准确的诊断需要高水平的专业知识。在一项审查了 365,000 名成年人的近 100 万份心电图的新研究中，人工智能算法在几乎所有检查的诊断中都超过了广泛使用的商业系统的性能，同时还与心脏病专家的表现相匹配，重要的是，它提供了解释结果。

资深作者杰弗里·H.蒂松，MD，MPH，与心脏病的UCSF司和心脏病专家在UCSF巴卡尔计算健康科学研究所，描述了“可解释AI”的研究结果，其出现的重要方面JAMA心脏病。

您的研究最重要的发现是什么?

心电图 (ECG) 是最常见的心血管诊断程序，用于医院、诊所，甚至越来越多地用于智能手机和智能手表。它们提供有关心脏功能各个方面的关键信息，例如节律、电传导和结构。

我们开发了一种称为“卷积神经网络”的 AI 算法，其性能优于常用的商业 ECG 分析算法，并且在许多诊断方面可与心脏病专家相媲美。

该算法使用大多数医院/医疗机构中普遍可用的心电图数据进行训练，这意味着可以使用全球医院中数亿个现有的心电图数据进一步改进该算法。

算法是怎么做的?

它在五个广泛的诊断类别中的 38 种不同诊断中表现出色，为这种用于心电图诊断的 AI 方法提供了最广泛的验证。

此外，我们使用了一种为算法增加“可解释性”的技术，使其能够突出显示对其做出的每个诊断很重要的 ECG 片段。这为医生提供了关于为什么做出诊断的重要背景，以及对心脏可能发生的事情的更详细的了解，并且可能会增加医生使用人工智能的信心。

在这项研究中，当研究医生查看算法自行学习的自动突出显示的部分时，它表明算法学习的内容就我们对这些疾病和心脏功能的了解而言“有意义”。