Wirksamkeit des AI EF-Screenings mithilfe aufgezeichneter PLAX View-Videoclips mit Herzultraschall in einer Smartphone-Anwendung

Bewertung der Wirksamkeit künstlicher Intelligenz beim Screening der linksventrikulären Funktion mithilfe parasternaler Herzultraschall-Videoclips in der Längsachsenansicht

ZUSAMMENFASSUNG: Die Echokardiographie dient als grundlegendes diagnostisches Verfahren zur Behandlung von Patienten mit Herzinsuffizienz. Daten des thailändischen Gesundheitsministeriums zeigen, dass es aufgrund dieser Erkrankung eine beträchtliche Patientenpopulation mit über 100.000 Einweisungen pro Jahr gibt. Dennoch bleibt die flächendeckende Implementierung der Echokardiographie bei dieser Patientengruppe eine Herausforderung, vor allem aufgrund der begrenzten Fachressourcen, insbesondere in ländlichen Gemeindekrankenhäusern. Obwohl moderne kommunale Krankenhäuser mit Ultraschallgeräten ausgestattet sind, die eine grundlegende Herzbeurteilung ermöglichen (z. B. parasternale Längsachsenansicht), bleibt der Bedarf an erfahrenen Kardiologen ein gewaltiges Hindernis für die Erlangung umfassender diagnostischer Fähigkeiten. Die Nutzung der Fähigkeiten der Technologie der künstlichen Intelligenz (KI), die in der Lage ist, verschiedene Arten von Gesundheitsdaten genau vorherzusagen und zu verarbeiten, bietet eine vielversprechende Möglichkeit, dieses vorherrschende Problem anzugehen. Ziel dieser Studie ist es, die Wirksamkeit von KI bei der Bewertung der Herzleistung anhand von Ultraschall-Videoclips mit parasternaler Längsachsenansicht zu bewerten, die über die Smartphone-Anwendung abgerufen wurden.

ZIELE: Bewertung der Wirksamkeit künstlicher Intelligenz beim Screening der Herzfunktion anhand von Videoclips mit Herzultraschall in parasternaler Langachsenansicht, die über die Smartphone-Anwendung aufgenommen wurden.