Porównanie skuteczności między niezależną osłuchiwaniem lekarzy podstawowej opieki zdrowotnej a obelgacją wspomaganą przez AI w celu wrodzonego badania chorób serca w populacjach wzbogaconych przez pacjenta: randomizowane badanie kontrolowane

W ostatnich latach zastosowanie sztucznej inteligencji (AI) w opiece zdrowotnej odnotowało znaczny wzrost, a głębokie uczenie się stało się potężną siłą w dziedzinie medycyny. Algorytmy głębokiego uczenia się mają niezwykłą zdolność automatycznego wyodrębniania skomplikowanych cech i wzorców, ułatwiając w ten sposób bardzo dokładne rozpoznawanie tonów serca. Wykorzystując ten postęp technologiczny, profesor Sun Kun i jego zespół badawczy ze szpitala Xinhua, we współpracy z licznymi ośrodkami w całych Chinach, pilnie badają rozwój i zastosowanie wspomaganego sztuczną inteligencją rozpoznawania tonów serca w badaniach przesiewowych wrodzonych wad serca (CHD).

Wykorzystując elektroniczne stetoskopy do dokładnego zbierania tonów serca i wykorzystując algorytmy sztucznej inteligencji do analizowania obszernych zbiorów danych obejmujących tony serca zarówno dzieci, u których zdiagnozowano CHD, jak i dzieci zdrowych, system został przeszkolony w zakresie umiejętnego odróżniania szmerów normalnych od patologicznych. Obecna wersja systemu może pochwalić się imponującą dokładnością i czułością na poziomie 90%.

Badanie to zostało zaprojektowane jako randomizowane badanie kontrolowane (RCT), które ma zostać przeprowadzone w szpitalu w Szanghaju Xinhua. Głównym celem jest wykazanie wyższości lekarzy podstawowej opieki zdrowotnej wspomaganych AI w identyfikacji CHD nad lekarzami podstawowej opieki zdrowotnej pracujących niezależnie. Zostanie to osiągnięte poprzez przeprowadzenie analizy porównawczej wydajności lekarzy wspomaganych AI w porównaniu z ich niezmożonymi odpowiednikami, uzasadniając w ten sposób praktyczne zastosowanie modelu. Dzięki ciągłym procesowi udoskonalania i powszechnego stosowania, pionierskie badania starają się wzmocnić różnorodne specjalistów medycznych, w tym lekarzy ogólnych, lekarzy zdrowotnych dzieci i specjalistów nie-kardiowaskularnych, z transformacyjnymi możliwościami wspomaganego AI-wspomaganego obrzydliwości elektronicznego. Ostatecznym celem jest podniesienie standardu opieki pediatrycznej w całym kraju.