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On a routine heart ultrasound, echocardiographers have to pick out a chamber that is hard to see. The right ventricle, the part of the heart that pumps blood to the lungs, has a crescent shape and sits behind the breastbone, so measuring it takes significant time and expertise. The more precise alternative, cardiac MRI (magnetic resonance imaging), is expensive and not as widely available. A team at the Mass General Brigham Heart and Vascular Institute set out to automate that measurement.
Durante un'ecografia cardiaca di routine, gli ecocardiografisti devono individuare una camera difficile da vedere. Il ventricolo destro, la parte del cuore che pompa il sangue verso i polmoni, ha una forma a mezzaluna e si trova dietro lo sterno, quindi misurarlo richiede tempo e competenza considerevoli. L'alternativa più precisa, la risonanza magnetica cardiaca (imaging a risonanza magnetica), è costosa e non è disponibile in modo altrettanto diffuso. Un gruppo dell'Mass General Brigham Heart and Vascular Institute si è proposto di automatizzare questa misurazione.
The tool, DROID-RV, is a deep learning model, a type of AI especially good at processing images. Its authors trained it on more than 380,000 echocardiogram video clips from about 17,000 patients seen in cardiology clinics. With colleagues from the Machine Learning for Health initiative at the Broad Institute of MIT and Harvard, they taught it to learn from both written descriptions of the chamber and numerical measurements. They then tested it on about 9,100 primary care patients from their own health system, and on an independent set of 831 patients from a hospital in Hungary. Finally, they linked its predictions to the patients' health records followed over time.
Lo strumento, DROID-RV, è un modello di deep learning, una forma di IA particolarmente efficace nell'elaborazione di immagini. Gli autori lo hanno addestrato su oltre 380.000 clip video di ecocardiogramma provenienti da circa 17.000 pazienti visitati in ambulatori di cardiologia. Insieme ai colleghi dell'iniziativa Apprendimento automatico per la salute (Machine Learning for Health) del Broad Institute del MIT e di Harvard, gli hanno insegnato ad apprendere sia da descrizioni scritte della camera sia da misurazioni numeriche. Lo hanno poi testato su circa 9.100 pazienti di medicina di base del proprio sistema sanitario e su un insieme indipendente di 831 pazienti di un ospedale in Ungheria. Infine, hanno collegato le sue previsioni alle cartelle cliniche dei pazienti, seguite nel tempo.
On measurement, DROID-RV estimated right ventricular diameter to within about 3 millimeters on average, and it identified reduced pumping function with high accuracy, including on the outside data set. The predictions also tracked later illness. Patients predicted to have dilated right ventricles were twice as likely to die within five years as patients predicted to have normal size. Larger size or worse function was associated with heart failure, atrial fibrillation (an irregular heartbeat) and death. Those links held after accounting for age, sex, height, weight and left ventricular function, the main pumping chamber.
Quanto alla misurazione, DROID-RV ha stimato il diametro del ventricolo destro con un errore di circa 3 millimetri in media e ha individuato una ridotta funzione di pompaggio con elevata accuratezza, anche sul secondo insieme di dati esterno. Le previsioni hanno inoltre seguito l'evoluzione successiva delle malattie. I pazienti per i quali il modello prevedeva ventricoli destri dilatati avevano il doppio della probabilità di morire entro cinque anni rispetto a quelli con dimensioni previste normali. Dimensioni maggiori o una funzione peggiore sono risultate associate a scompenso cardiaco, fibrillazione atriale (un battito cardiaco irregolare) e morte. Questi legami reggono anche tenendo conto di età, sesso, altezza, peso e funzione del ventricolo sinistro, la principale camera di pompaggio.
The most striking result, the authors say, is that the predictions were sometimes more strongly tied to future disease than the measurements the echocardiographer had made on the same scan. Predicted dysfunction stayed linked to death and atrial fibrillation even after that assessment was taken into account. The authors suggest the model may draw on parts of the video that are not routinely measured. These are associations observed in patient records; the study does not show that acting on the predictions changes outcomes.
Il risultato più sorprendente, secondo gli autori, è che le previsioni erano talvolta più fortemente legate alle malattie future rispetto alle misurazioni che l'ecocardiografista aveva effettuato sulla stessa scansione. La disfunzione prevista restava associata alla morte e alla fibrillazione atriale anche tenendo conto di quella valutazione. Gli autori ipotizzano che il modello possa basarsi su parti del video che non vengono misurate di routine. Si tratta di associazioni osservate nelle cartelle cliniche dei pazienti; lo studio non dimostra che agire sulle previsioni modifichi gli esiti.
For echocardiographers, the nearest gain is speed: the tool could provide preliminary measurements and flag abnormal exams that need a closer look. It could also point patients toward a costlier MRI when one is needed, which matters most where MRI machines or expert readers are scarce, and in acute cases that call for an immediate assessment. The authors say tools like DROID-RV could eventually also predict future cardiovascular disease, and that future models could be trained on outcomes directly. They give no date for any of this, and DROID-RV remains a research result.
Per gli ecocardiografisti, il vantaggio più immediato è la velocità: lo strumento potrebbe fornire misurazioni preliminari e segnalare gli esami anomali che richiedono un'analisi più attenta. Potrebbe anche indirizzare i pazienti verso una risonanza magnetica, più costosa, quando serve, un aspetto che conta soprattutto dove le apparecchiature per la risonanza o i medici specialisti sono scarsi, e nei casi acuti che richiedono una valutazione immediata. Gli autori affermano che strumenti come DROID-RV potrebbero in futuro anche prevedere le malattie cardiovascolari, e che i modelli successivi potrebbero essere addestrati direttamente sugli esiti. Non indicano alcuna data per nessuno di questi sviluppi, e DROID-RV resta un risultato di ricerca.