Sistema di interpretazione delle immagini ecografiche point-of-care mirato all'intelligenza artificiale

L'ecografia è uno strumento diagnostico non invasivo e non irradiato nelle impostazioni di emergenza e terapia intensiva. Nella pratica clinica, l'interpretazione tempestiva delle immagini ecografiche per facilitare il processo decisionale è essenziale. Tuttavia, dipende dall'esperienza degli operatori. Come al solito, ci vuole tempo perché i giovani medici di emergenza abbiano una buona accuratezza diagnostica attraverso la tradizionale educazione ecografica. Come accorciare l'apprendimento Questa proposta è per un progetto di un anno. In questo progetto, miriamo a studiare la fattibilità dell'utilizzo dell'IA per l'interpretazione delle immagini ecografiche. Il progetto principale è responsabile del coordinamento tra i due sottoprogetti e il progetto principale, fornendo risorse di immagini e utilizzando U-Net (Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation) e Transfer Learning per costruire i modelli per il riconoscimento delle immagini e convalidare l'efficacia dei modelli. Lo scopo del Sottoprogetto 1 è quello di sviluppare un sistema di riconoscimento di immagini per immagini dinamiche: versamento pericardico. Dopo aver costruito il modello, verrà effettuata la convalida dell'efficacia e la revisione futura. Dal sottoprogetto 2 nasce un sistema di riconoscimento di immagini per immagini statiche: l'idronefrosi. Dopo aver costruito il modello, verrà effettuata la convalida dell'efficacia e la revisione futura.

Questo studio pionieristico può fornire due sistemi di riconoscimento delle immagini a ultrasuoni assistiti da intelligenza artificiale nelle reali condizioni cliniche. Possono fare esperienza di applicazioni cliniche e contribuire all'attuale educazione medica. Inoltre, può migliorare il processo decisionale e la qualità dell'assistenza nelle unità di terapia intensiva e di emergenza. Inoltre, i modelli di configurazione possono essere utilizzati in futuro in altri sistemi di riconoscimento di immagini ecografiche target.