ThinkSono DVT检测软件结果公布

发布时间:2021-09-16 21:15:41      来源:
英国伦敦和德国波茨坦2021年9月16日 /美通社/ -- 一个研究团队正在开发人工智能(AI)算法的应用,其目的是像传统的放射学家解读诊断扫描一样,更快速、更有效地诊断深层血栓形成(DVT),这可能会减少长期等待治疗的患者名单,并避免患者在并不患有深层血栓形成时不必要地接受药物治疗。

ThinkSono DVT检测软件结果公布  
  ThinkSono AutoDVT App on a smartphone

DVT是一种最常在腿部形成的血凝块,会引起肿胀、疼痛和不适——如果不加以治疗,可能会在肺部导致致命血栓。30-50%的DVT患者可能会有长期症状和残疾。

牛津大学、帝国理工学院和谢菲尔德大学的研究人员与技术公司ThinkSono(由Fouad Al-Noor和Sven Mischkewitz领导)合作,培训机器学习AI算法(AutoDVT),将DVT患者与非DVT患者区分开来。与金标准超声扫描相比,AI算法可准确诊断DVT,该团队发现,使用此算法每次检查可能节省150美元的医疗服务费用。

牛津大学拉德克利夫医学系研究员、牛津大学医院NHS基金会信托基金临床医生Nicola Curry博士表示:“在传统上,DVT诊断需要由一个训练有素的放射科医师进行专业超声扫描,我们发现,使用AI算法与手持式超声机器相结合的初步数据显示出令人鼓舞的结果。”

这是第一项显示机器学习AI算法有可能诊断DVT的研究,研究人员将开始一项测试准确性的盲法临床研究,将AutoDVT的准确性与标准护理相比较,以确定识别DVT病例的灵敏度。对全世界每年可能患有静脉血凝块的近800万人来说,AutoDVT有望能够更快地得出正确诊断。

牛津血友病和血栓中心研究团队成员Christopher Deane表示:“人工智能算法不仅可以接受培训来分析超声图像,以区分是否存在血凝块,而且还可以将使用超声棒的用户引导到股静脉上的正确位置,以便即使是非专家用户也能获得正确的图像。 

该研究团队希望,AutoDVT工具与AI算法相结合,将使全科医生和护士等非专家医疗专业人员能够快速诊断和治疗DVT。此外,它还可以让非专家收集图像,并将其发送给专家,以便让那些无法接触到专家的患者获得诊断。

“目前,许多患者在疑似患有DVT的24小时内没有进行最终诊断,如此多的患者最终接受了痛苦的注射,通常可能是不必要的抗凝血剂并具有潜在的副作用,”同是牛津血液病中心成员的Curry博士表示。

ThinkSono首席执行官Fouad Al Noor表示:“我们对这项研究的结果感到欣喜,并很高兴能与牛津大学医院和其他合作伙伴医院进一步合作,对软件进行试验,并将其带给全球患者。”

研究结果发表在自然合作期刊《数字医学》杂志上。

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