克利夫兰——卡内基梅隆大学和克利夫兰诊所的研究人员开发了一种新型人工智能系统，能够以比标准技术更高的准确度解读复杂的心脏扫描图像。
这个名为CMR-CLIP的新系统旨在解读心脏磁共振成像（通常称为心脏MRI）。在初步测试中，该程序的表现优于通用人工智能模型高达35%。
该项目是大学与克利夫兰诊所心血管创新研究中心的联合成果。专家认为，心脏MRI是观察心脏结构、肌肉损伤和泵血功能的最佳工具。然而，一次检查可产生数千张图像。医生通常需要花费40分钟或更长时间来审阅一次扫描。由于这一专业需要密集培训，能够解读扫描结果的专家严重短缺。
为解决这一问题，研究团队使用克利夫兰诊所的13,000多项真实患者研究数据训练了这个新计算机系统。该系统不再依赖人工手动标记每张图像，而是通过将跳动心脏的动态图像直接与以往的放射学报告文本进行匹配来学习。
根据研究，该系统能够通过将扫描结果与文字描述（如"心室扩大"）匹配，快速识别特定的医学状况。在测试中，该系统对某些病症的准确率高达99%。研究人员还使用来自佛罗里达州和法国医院的独立数据测试了该软件，证明该系统在创建地点以外的环境中也能良好运行。
项目负责人表示，该系统具有巨大的潜力，可以帮助医生加快患者检查的审阅速度，并协助医师搜索大型数据库以比较罕见病例。研究团队计划在未来扩展该程序，以分析其他类型的心脏成像。
研究结果已于周四发表在《自然·通讯》期刊上。
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