使用人工智能解读手持式超声设备的图像，可以与检测心脏泵血情况相媲美，作为 NHS 目前使用的诊断黄金标准。突破性的新发现表明，人工智能的使用可以显着缩短心力衰竭诊断的等待时间。
这些研究结果来自于开创性的 OPERA 研究，在阿姆斯特丹举行的欧洲心脏病学会 (ESC) 会议上发表，该研究是格拉斯哥大学、阿斯利康、NHS Greater Glasgow & Clyde 和 NHS Golden Jubilee 之间的一项合作项目，旨在评估人工智能的有效性心力衰竭患者的技术。
结果表明，人工智能解释的心脏超声图像(包括使用手持设备拍摄的图像)与使用由专家操作的典型超声机器测量心脏的泵血作用一样有效。然而，虽然人工操作员对超声心动图进行标准分析大约需要 30 分钟，但人工智能只需一分钟即可解读图像，这大大减少了临床时间，有可能显着加快心力衰竭诊断等待时间。
心力衰竭是一种严重的疾病，心脏无法正常地将血液泵送到全身。这种情况会引起一系列使人衰弱并影响日常生活的症状。据估计，英国有超过一百万人患有心力衰竭。在苏格兰，已有 48,000 人被全科医生诊断出患有这种疾病，但专家估计还有数千人患有这种疾病。早期诊断至关重要，因为尽早开始治疗可以降低患者住院的风险并提高他们的整体生活质量。
最新的 OPERA 结果表明，使用人工智能解释超声心动图图像可以实现早期诊断。更快的扫描分析还可以帮助 NHS 减少等待时间，并有助于减轻医疗保健系统的压力。
OPERA 研究结果是格拉斯哥大学、NHS Golden Jubilee、NHS Greater Glasgow & Clyde、英国阿斯利康 (AstraZeneca UK) 和 Lenus Health 之间签署的谅解备忘录的第一个成果。这一具有里程碑意义的合作伙伴关系成立于 2022 年，学术界、医疗保健和工业界通力合作，通过测试新的数字技术和患者路径来实现 NHS 转型，从而实现早期诊断和治疗。
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