机器学习算法以诊断深静脉血栓形成

一组研究人员正在开发使用人工智能（AI）算法的使用，目的是与传统的放射科医生切解的诊断扫描更快，更有效地诊断静脉血栓形成（DVT）。没有不必要的药物治疗DVT。

DVT是腿部最常见的一种血凝块，会导致肿胀，疼痛和不适（如果没有治疗，可能会导致肺部致命的血凝块。30-50％的发展DVT的人可以继续患有长期症状和残疾。

牛津大学，帝国学院和谢菲尔德大学的研究人员与科技公司Thinksono（由Fouad al-Noor和Sven Mischkewitz领导），培训了一台机器学习AI算法（AUTODVT），以区分有DVT的患者与这些患者。没有DVT。与黄金标准超声扫描相比，AI算法准确地诊断出DVT，并且该团队确定使用该算法可能会节省每次考试150美元的卫生服务。

“传统上，DVT诊断需要由训练有素的射线照相仪进行的专业超声扫描，我们发现使用AI算法与手持式超声机器的AI算法相关的初步数据显示出令人鼓舞的结果，”研究负责牛津大学Radcliffe医学系和临床医生的研究人员NHS基金会信托基金。

这是第一个表明的研究机器学习AI算法可以潜在地诊断DVT，研究人员将开始进行测试准确性盲目的临床研究，将AutoDVT与标准护理的准确性进行比较，以确定对拾取DVT病例的灵敏度。希望AutoDVT能够更快地对全球近800万人进行正确的诊断，他们每年都有静脉血块。

“ AI算法不仅可以训练以分析超声图像以区分存在与不存在血凝块的存在 - 还可以指导用户使用超声棒沿股静脉沿右侧的位置，以便甚至是非 - 甚至是非 -专业用户可以获取正确的图像。

研究小组希望，AutoDVT工具的组合，包括AI算法，将允许非专业医疗保健专业人员，例如GPS和护士，可以快速诊断和治疗DVT。它可能还允许非专业人士收集图像，这些图像可以发送给专家，以促进无法获得专家的人的诊断。

库里博士说：“目前，许多患者在怀疑DVT的24小时内没有明确的诊断，因此许多患者最终会接受痛苦的注射，通常是一种不必要的抗凝剂，具有潜在的副作用。”也是牛津血液学中心的一部分。

该研究的结果发表在杂志上数字医学。

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