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巴黎:4月5日发现，人工智能在评估心脏超声波方面比人类更好，这是全面心脏健康的主要测试，也是迄今为止对该主题进行的最严格的试验。
虽然之前的研究已经说明了人工智能模型在读取医疗扫描数据方面的潜在力量，但这项美国新研究的作者表示，这是第一个针对心脏健康的盲法随机临床试验。
该研究的资深作者David欧阳告诉法新社:“人工智能有很多令人兴奋的地方，”但严格的评估仍然至关重要。
洛杉矶西达斯-西奈医疗中心的心脏病专家补充说，这次成功的试验“确实加强了这样的观点，即我们现在已经为黄金时段做好了准备”。
心脏超声波，也被称为超声心动图，是由超声医师对患者进行的，在将扫描结果交给心脏病专家之前，他们通常会对扫描结果进行初步评估。
这项发表在《自然》(Nature)杂志上的新研究，让人工智能模型与超声医师进行对比，看谁能给出最准确的初步评估。
他们都对所谓的左心室射血分数进行了超声评估，该分数衡量的是心脏在心跳期间向身体泵血的能力。
这项测试是衡量心脏功能好坏的主要方法。它被用来判断患者是否有心脏病发作，或者他们是否能够接受严重的治疗，如植入除颤器。
在这项研究中，近3500个心脏超声波被随机分配给超声医师和AI模型。
然后，心脏病专家对他们的评估进行评估，他们不知道哪些评估来自人类，哪些来自人工智能模型。
“令人兴奋的”
研究发现，心脏病专家在超过27%的超声医师评估中做出了重大改变，在人工智能模型中做出了近17%的评估。
欧阳说:“人工智能更快、更精确，心脏病专家无法区分。”
他补充说，美国和世界各地的超声医生都“严重短缺”，这将为他们节省宝贵的时间。
这个名为echoet - dynamic的人工智能模型接受了近14.5万张超声心动图的训练，并使用所谓的深度学习来处理大量数据。
欧阳说，研究人员目前正在申请美国联邦药物管理局批准这种方法，并希望很快在欧盟和其他地方做同样的事情。
美国梅奥诊所的心脏病专家帕特里夏·佩利卡没有参与这项研究，她告诉法新社，这项研究“令人兴奋”，人工智能工具的整合将提高效率和标准化。
法国心脏病专家弗洛里安·佐尔斯说，这项研究进行得很好，但这项技术在法国并不那么有用，因为法国的心脏病专家对心脏超声波进行初步评估。(法新社
