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根據《美國放射學雜志》上發(fā)表的一項新分析，深度學習技術已顯示出永久改變心臟MRI的潛力。但是，作者寫道，記住深度學習的當前局限性也很重要。

“心臟MRI的定量分析在醫(yī)學圖像分析中一直是備受青睞的話題，這不僅是因為其臨床實用性，而且還因為其技術挑戰(zhàn)，”荷蘭萊頓大學醫(yī)學中心的錢濤和同事寫道?！胺治龇椒ㄐ枰鉀Q心臟MRI數據的巨大變化：異常，形態(tài)，心臟大小和方向的差異，以及圖像數據的對比度，亮度，偽影，F(xiàn)OV和信噪比的差異。在最近出現(xiàn)深度學習技術之前，還沒有經典的圖像分析方法顯示出足夠的希望來應對臨床數據的復雜性和可。

心臟MRI用于多種目的，包括心臟結構和功能的評估以及心肌疤痕評估。作者解釋說，這種方式“提供了廣泛的信息，并且極大地增強了我們對心臟異常的理解?！?/p>

實際上，研究人員發(fā)現(xiàn)，深度學習可以幫助提供者通過結構量化，功能量化，應變和運動量化，組織量化等方式來解釋心臟MRI檢查。深度學習對心臟MRI檢查產生影響的主要方法之一是加快患者護理速度。即使是經驗豐富的放射科醫(yī)生，也需要花費超過15分鐘的時間來解釋一項研究，但是深度學習可以將時間減少到只有幾分鐘。

這組作者寫道：“由于消除了手工分析的煩惱，放射線醫(yī)生可以專注于更多以患者為中心的問題，例如病史和診斷?！?“通過自動進行心臟MRI讀取，深度學習還可以使更多經驗較少的放射線醫(yī)師或更多患者且放射線不足的醫(yī)師可以在更多的中心提供心臟MRI?！?/p>

深度學習還顯示出潛力，可以幫助研究人員管理需要分析數千種心臟MRI檢查的臨床試驗。不斷提高的深度學習精確度意味著可以減少研究參與者和實驗室工作人員的數量，從而加快了整個過程的速度，并使這些復雜的臨床試驗更加經濟實惠且易于管理。

當然，陶和同事指出，深度學習還與某些局限性有關。例如，即使算法背后的團隊沒有意識到任何問題，偏向算法也會破壞任何嘗試的研究。另外，目前只有有限的數據集專門針對心臟MRI，而如果沒有正確的數據集，AI研究人員將無法完成任何事情。

然而，總的來說，作者得出的結論是，深度學習“在多個心臟MRI序列上顯示出了出色的性能，并為臨床應用顯示了廣闊的前景?！?/p>

他們寫道：“深度學習算法可以為放射科醫(yī)生提供有用的信息，并將增強心臟MRI在臨床實踐和科學研究中的價值。” “與此同時，應該致力于研究工作，以進一步提高其通用性，可解釋性和可控性?！?/p>