机器学习识别“心圆度”作为诊断心血管疾病的新工具

医生目前使用评估心脏室尺寸和收缩功能诊断和监控心肌病和其他相关的心脏疾病。在《华尔街日报》发表的一篇论文地中海3月29日表明,另一个measurement-cardiac球形或圆的心也有一天会成为一个有用的实现增加了诊断工具包。

“圆心不一定每se-it问题的问题的一个标志,”预防心脏病专家共同通讯作者结23:23 l·克拉克说,斯坦福大学医学院的讲师。“圆的心的人可能有潜在心肌病或潜在障碍的分子和细胞功能心肌。它可以是合理的要求是否有任何实用程序将测量球形纳入临床决策。”

使用这个概念验证研究大数据和机器学习看其他心脏解剖变化是否可以改善心血管风险的理解和病理生理学。研究人员选择关注球形因为临床经验建议有关吗心脏问题。之前的研究主要集中在球形心脏病发作后,他们推测,球形之前可能会增加临床心脏病的发作。

“我们建立了传统的评价方式,已对我们如何诊断和治疗很重要心脏病,”克拉克说。“现在有能力使用深度学习技术医学图像在规模,我们有机会识别的新方法评估心脏,也许我们还没有考虑过去。”

“他们说一幅画值一千的话,我们表明,这是非常正确的医学成像共同通讯作者大卫说:“欧阳,心脏病和Smidt心脏研究所的研究员西奈。“有很多比医生目前正在使用的更多信息。正如我们之前所知,心更大并不总是更好,我们学习圆的心也不是更好。”

本研究采用英国生物库的数据,其中包括遗传和临床信息500000人。作为研究的一部分,志愿者的核磁共振成像的一个子集执行他们的心。加州团队使用的数据的一个子集约38000英国生物库的研究参与者核磁共振成像,被认为是正常时的扫描。后续医疗记录的志愿者表示,他们后来在开发心肌病等疾病,心房纤维性颤动、心脏衰竭,哪些没有。

研究人员然后使用深度学习技术自动化测量的球形。增加心脏球形似乎与未来的心脏病。

研究人员还研究了遗传司机心脏球形,发现重叠基因司机的心肌病。使用孟德尔随机化,他们能够推断出内在疾病引起的心muscle-meaning缺陷不心攻击使心脏球形。

“有两种方法,这些发现可以增加价值,”欧阳说。“首先,他们可能会允许医生临床直觉如何获得更大的患者可能会做一个非常快速一瞥。在更广泛的图片,这个研究表明可能有许多有用的测量临床医生仍然不理解或没有发现的。我们希望确定其他方法使用成像技术来帮助我们预测接下来会发生什么。”

研究人员强调,需要更多的研究在这个研究的结果可以被转换到临床实践。首先,连接仍然是投机和额外的数据需要确认。如果链接被证实,一个阈值需要建立表明球形度可能表明,临床干预措施是非常必要的。团队分享所有的数据从这个工作并将其转化为其他调查人员开始回答这些问题。

此外,超声比MRI图像常用的心脏。进一步推进这项研究,复制这些结果使用超声图像将是有用的,他们指出。