9 research outputs found
A Generalizable Deep Learning System for Cardiac MRI
Cardiac MRI allows for a comprehensive assessment of myocardial structure,
function, and tissue characteristics. Here we describe a foundational vision
system for cardiac MRI, capable of representing the breadth of human
cardiovascular disease and health. Our deep learning model is trained via
self-supervised contrastive learning, by which visual concepts in cine-sequence
cardiac MRI scans are learned from the raw text of the accompanying radiology
reports. We train and evaluate our model on data from four large academic
clinical institutions in the United States. We additionally showcase the
performance of our models on the UK BioBank, and two additional publicly
available external datasets. We explore emergent zero-shot capabilities of our
system, and demonstrate remarkable performance across a range of tasks;
including the problem of left ventricular ejection fraction regression, and the
diagnosis of 35 different conditions such as cardiac amyloidosis and
hypertrophic cardiomyopathy. We show that our deep learning system is capable
of not only understanding the staggering complexity of human cardiovascular
disease, but can be directed towards clinical problems of interest yielding
impressive, clinical grade diagnostic accuracy with a fraction of the training
data typically required for such tasks.Comment: 21 page main manuscript, 4 figures. Supplementary Appendix and code
will be made available on publicatio
MACHINE LEARNING APPROACHES ALONG THE RADIOLOGY VALUE CHAIN – RETHINKING VALUE PROPOSITIONS
Radiology is experiencing an increased interest in machine learning with its ability to use a large amount of available data. However, it remains unclear how and to what extent machine learning will affect radiology businesses. Conducting a systematic literature review and expert interviews, we compile the opportunities and challenges of machine learning along the radiology value chain to discuss their implications for the radiology business. Machine learning can improve diagnostic quality by reducing human errors, accurately analysing large amounts of data, quantifying reports, and integrating data. Hence, it strengthens radiology businesses seeking product or service leadership. Machine learning fosters efficiency by automating accompanying activities such as generating study protocols or reports, avoiding duplicate work due to low image quality, and supporting radiologists. These efficiency improvements advance the operational excellence strategy. By providing personnel and proactive medical solutions beyond the radiology silo, machine learning supports a customer intimacy strategy. However, the opportunities face challenges that are technical (i.e., lack of data, weak labelling, and generalisation), legal (i.e., regulatory approval and privacy laws), and persuasive (i.e., radiologists’ resistance and patients’ distrust). Our findings shed light on the strategic positioning of radiology businesses, contributing to academic discourse and practical decision-making
Deep Learning in Cardiology
The medical field is creating large amount of data that physicians are unable
to decipher and use efficiently. Moreover, rule-based expert systems are
inefficient in solving complicated medical tasks or for creating insights using
big data. Deep learning has emerged as a more accurate and effective technology
in a wide range of medical problems such as diagnosis, prediction and
intervention. Deep learning is a representation learning method that consists
of layers that transform the data non-linearly, thus, revealing hierarchical
relationships and structures. In this review we survey deep learning
application papers that use structured data, signal and imaging modalities from
cardiology. We discuss the advantages and limitations of applying deep learning
in cardiology that also apply in medicine in general, while proposing certain
directions as the most viable for clinical use.Comment: 27 pages, 2 figures, 10 table
Automated Diagnosis of Cardiovascular Diseases from Cardiac Magnetic Resonance Imaging Using Deep Learning Models: A Review
In recent years, cardiovascular diseases (CVDs) have become one of the
leading causes of mortality globally. CVDs appear with minor symptoms and
progressively get worse. The majority of people experience symptoms such as
exhaustion, shortness of breath, ankle swelling, fluid retention, and other
symptoms when starting CVD. Coronary artery disease (CAD), arrhythmia,
cardiomyopathy, congenital heart defect (CHD), mitral regurgitation, and angina
are the most common CVDs. Clinical methods such as blood tests,
electrocardiography (ECG) signals, and medical imaging are the most effective
methods used for the detection of CVDs. Among the diagnostic methods, cardiac
magnetic resonance imaging (CMR) is increasingly used to diagnose, monitor the
disease, plan treatment and predict CVDs. Coupled with all the advantages of
CMR data, CVDs diagnosis is challenging for physicians due to many slices of
data, low contrast, etc. To address these issues, deep learning (DL) techniques
have been employed to the diagnosis of CVDs using CMR data, and much research
is currently being conducted in this field. This review provides an overview of
the studies performed in CVDs detection using CMR images and DL techniques. The
introduction section examined CVDs types, diagnostic methods, and the most
important medical imaging techniques. In the following, investigations to
detect CVDs using CMR images and the most significant DL methods are presented.
Another section discussed the challenges in diagnosing CVDs from CMR data.
Next, the discussion section discusses the results of this review, and future
work in CVDs diagnosis from CMR images and DL techniques are outlined. The most
important findings of this study are presented in the conclusion section
Contribuciones de las técnicas machine learning a la cardiología. Predicción de reestenosis tras implante de stent coronario
[ES]Antecedentes: Existen pocos temas de actualidad equiparables a la posibilidad de la tecnología actual para desarrollar las mismas capacidades que el ser humano, incluso en medicina. Esta capacidad de simular los procesos de inteligencia humana por parte de máquinas o sistemas informáticos es lo que conocemos hoy en día como inteligencia artificial. Uno de los campos de la inteligencia artificial con mayor aplicación a día de hoy en medicina es el de la predicción, recomendación o diagnóstico, donde se aplican
las técnicas machine learning. Asimismo, existe un creciente interés en las técnicas de medicina de precisión, donde las técnicas machine learning pueden ofrecer atención médica individualizada a cada paciente. El intervencionismo coronario percutáneo (ICP) con stent se ha convertido en una
práctica habitual en la revascularización de los vasos coronarios con enfermedad aterosclerótica obstructiva significativa. El ICP es asimismo patrón oro de tratamiento en pacientes con infarto agudo de miocardio; reduciendo las tasas de muerte e isquemia recurrente en comparación con el tratamiento médico. El éxito a largo plazo del procedimiento está limitado por la reestenosis del stent, un proceso patológico que provoca un estrechamiento arterial recurrente en el sitio de la ICP. Identificar qué
pacientes harán reestenosis es un desafío clínico importante; ya que puede manifestarse como un nuevo infarto agudo de miocardio o forzar una nueva resvascularización del vaso afectado, y que en casos de reestenosis recurrente representa un reto terapéutico.
Objetivos: Después de realizar una revisión de las técnicas de inteligencia artificial aplicadas a la medicina y con mayor profundidad, de las técnicas machine learning aplicadas a la cardiología, el objetivo principal de esta tesis doctoral ha sido desarrollar un modelo machine learning para predecir la aparición de reestenosis en pacientes con infarto agudo de miocardio sometidos a ICP con implante de un stent. Asimismo, han sido objetivos secundarios comparar el modelo desarrollado con machine learning con
los scores clásicos de riesgo de reestenosis utilizados hasta la fecha; y desarrollar un software que permita trasladar esta contribución a la práctica clínica diaria de forma sencilla. Para desarrollar un modelo fácilmente aplicable, realizamos nuestras predicciones sin variables adicionales a las obtenidas en la práctica rutinaria. Material: El conjunto de datos, obtenido del ensayo GRACIA-3, consistió en 263
pacientes con características demográficas, clínicas y angiográficas; 23 de ellos presentaron reestenosis a los 12 meses después de la implantación del stent. Todos los desarrollos llevados a cabo se han hecho en Python y se ha utilizado computación en la nube, en concreto AWS (Amazon Web Services).
Metodología: Se ha utilizado una metodología para trabajar con conjuntos de datos pequeños y no balanceados, siendo importante el esquema de validación cruzada anidada utilizado, así como la utilización de las curvas PR (precision-recall, exhaustividad-sensibilidad), además de las curvas ROC, para la interpretación de los modelos. Se han entrenado los algoritmos más habituales en la literatura para elegir el que mejor comportamiento ha presentado. Resultados: El modelo con mejores resultados ha sido el desarrollado con un clasificador extremely randomized trees; que superó significativamente (0,77; área
bajo la curva ROC a los tres scores clínicos clásicos; PRESTO-1 (0,58), PRESTO-2 (0,58) y TLR (0,62). Las curvas exhaustividad sensibilidad ofrecieron una imagen más precisa del rendimiento del modelo extremely randomized trees que muestra un algoritmo eficiente (0,96) para no reestenosis, con alta exhaustividad y alta sensibilidad. Para un umbral considerado óptimo, de 1,000 pacientes sometidos a
implante de stent, nuestro modelo machine learning predeciría correctamente 181 (18%) más casos en comparación con el mejor score de riesgo clásico (TLR). Las variables más importantes clasificadas según su contribución a las predicciones fueron diabetes, enfermedad coronaria en 2 ó más vasos, flujo TIMI post-ICP, plaquetas anormales, trombo post-ICP y colesterol anormal. Finalmente, se ha desarrollado una
calculadora para trasladar el modelo a la práctica clínica. La calculadora permite estimar el riesgo individual de cada paciente y situarlo en una zona de riesgo, facilitando la toma de decisión al médico en cuanto al seguimiento adecuado para el mismo. Conclusiones: Aplicado inmediatamente después de la implantación del stent, un modelo machine learning diferencia mejor a aquellos pacientes que presentarán o no reestenosis respecto a los discriminadores clásicos actuales