Një ekip studiuesish nga Carnegie Mellon University, në bashkëpunim me “Cleveland Clinic”, ka zhvilluar një sistem të ri të inteligjencës artificiale që mund të interpretojë rezonancën magnetike të zemrës (MRI kardiake) pa pasur nevojë për të dhëna të etiketuara manualisht nga ekspertët.
Sistemi i ri, i quajtur “CMR-CLIP”, është krijuar për të analizuar imazhet dinamike të zemrës dhe për t’i lidhur ato me raportet klinike të radiologëve, duke mësuar në mënyrë automatike nga përshkrimet që mjekët bëjnë gjatë praktikës së përditshme.
Sipas studiuesve, teknologjia arriti rezultate dukshëm më të mira krahasuar me modelet e përgjithshme të inteligjencës artificiale, duke i tejkaluar ato në disa raste me më shumë se 35 për qind.
Rezonanca magnetike e zemrës konsiderohet një nga metodat më të avancuara për vlerësimin e strukturës dhe funksionit të zemrës, por interpretimi i saj është kompleks dhe kërkon kohë të gjatë nga specialistët.
Çdo ekzaminim mund të përmbajë qindra deri në mijëra imazhe, ndërsa analizimi i një rasti të vetëm mund të zgjasë mbi 40 minuta.
Për të kapërcyer mungesën e të dhënave të etiketuara manualisht, studiuesit përdorën raportet radiologjike që shoqërojnë çdo rezonancë të zemrës. Sistemi mësoi të lidhë përshkrimet klinike me imazhet reale të pacientëve, duke analizuar jo vetëm strukturën, por edhe lëvizjen e zemrës.
Modeli u trajnua me mbi 13 mijë raste reale pacientësh nga “Cleveland Clinic”, duke përdorur më shumë se një milion imazhe të mbledhura gjatë më shumë se një dekade.
Në testime, sistemi arriti të identifikojë sëmundje të ndryshme të zemrës edhe pa qenë trajnuar paraprakisht për ato diagnoza specifike. Në disa raste, saktësia e identifikimit arriti deri në 99 për qind.
Studiuesit thanë se kjo teknologji mund të ndihmojë në përshpejtimin e diagnostikimit, përmirësimin e cilësisë së raporteve mjekësore dhe mbështetjen e mjekëve në qendrat ku mungojnë specialistët e rezonancës së zemrës.
Sipas ekipit hulumtues, në të ardhmen sistemi mund të përdoret edhe për gjenerimin automatik të raporteve mjekësore dhe për mbështetje në vendimmarrjen klinike.