Srovnání účinnosti mezi nezávislou auskultací prováděnou odbornými lékaři a asistovanou auskultací AI prováděnou lékaři primární péče při rozsáhlém screeningu vrozených srdečních chorob: klastrový randomizovaný kontrolovaný pokus v Číně

V posledních letech se integrace umělé inteligence (AI) do zdravotní péče zrychlila, přičemž hluboké učení se objevilo jako mocný nástroj v medicíně. Algoritmy hlubokého učení mohou automaticky extrahovat složité funkce a vzory, což umožňuje vysoce přesné rozpoznávání srdečních zvuků. Na základě této nadace, profesor Sun Kun a jeho tým v nemocnici Xinhua Hospital, přidružený k Šanghai Jiao Tong University School of Medicine ve spolupráci s několika centry po celé Číně, vyšetřovali vývoj a uplatňování AI-asistovaného zvukového rozpoznávání srdečního zvuku pro screening vrozený vrozený Srdeční choroby (CHD). Využití elektronických stetoskopů pro shromažďování zvuků srdečních zvuků a aplikaci algoritmů AI na rozsáhlé datové soubory od dětí s CHD i zdravými dětmi byl systém vyškolen k rozeznání normálních a patologických šelech, což dosahuje přesnosti a míru citlivosti 90%.

Tato prospektivní klinická studie s klastrem je navržena tak, aby posoudila neinferitu lékařů primárních zdravotnických lékařů při identifikaci CHD ve srovnání se specializovanými lékaři provádějícími nezávislou identifikaci. Prostřednictvím pokračující optimalizace a širokého použití se tento výzkum snaží vybavit praktický lékaře, lékaře pro zdraví dětí a nekardiovaskulární specialisty elektronickými auscultačními schopnostmi pomocí AI-asistovaných A-AISISTISTICE, což nakonec zvyšuje standard pediatrické péče na celostátní úrovni. Jak se screeningová síť rozšiřuje, očekává se, že projekt sníží zmeškané diagnózy a zvýší míru detekce při screeningu CHD. Projekt navíc usiluje o nabídku proveditelných a nákladově efektivních řešení pro správu zdraví dětí do jiných rozvojových zemí a přispívá k globálnímu úsilí o zlepšení zdraví dětí.