在政府资金的帮助下，无侵入性，AI动力的心脏测试通过NHS蔓延

在过去六个月的情况下，在28 NHS医院部署了使用人工智能（AI），数据分析和3D成像的技术已经部署了28个NHS医院。

由美国医疗技术（Medtech）Closeflow开发的该技术，是政府加速访问伙伴关系快速摄取产品计划资助的一系列医疗条件的七种创新处理之一。

根据国家健康和护理研究所的评估（尼斯），使用这项技术的使用可以将NHS储存每位患者高达214英镑，相当于每年900万英镑，诊断冠心病时，估计冠心病英国每年66,000人死亡。

诊断心脏条件传统上是一种侵入性过程，通常涉及通过腹股沟或臂插入患者的动脉中，但是心脏流技术可以产生相同的结果，并且在短时间内，只需缩短时间扫描。

“我们在临床上使用它的方式是我看到患者，我扫描患者，大约需要10到15分钟。然后我看一下我们从CT扫描中获取的图像，如果我认为我们需要更多的功能信息，我可以直接发送给Heartflow，“蒂夫利夫·心脏和胸部医院的临床领导，临床铅，一个用户产品。

“一旦击中他们的[Heartflow的]系统，它会回到四到五个小时的周转时间。一天中的哪个时间并不重要，他们只是通过一份报告来归还，然后将其整合到我们的观看系统中。“

Fairbairn表示，TheHeartFlowReport可以比较心脏血管的3D计算机模型和最初的患者数据来确定问题的原因。

“这意味着[患者]在五小时内可以有更准确的答案，而传统上我可能需要完成另一个测试，然后我将要要求书籍和预订。”“在患者和医生的时间范围内，这可能会节省六到八周，以获得准确的评估。”

在Heartflow的结束时，AI技术在上传到公司云之后通过技术分析数据，其中结果是由两个基于美国的生产设施中的一个人的分析师双击。

“你需要很多数据来做这一点，但必须是质量策划和注释数据，”Heartflow Ceo Charles Taylles说。“我们通过云从世界各地都有大量的数据，然后使用自动算法在我们有一个人与图像数据中查看模型的结果之前处理它，如果它没有，那么匹配，我们修复它。

“一旦你完成了数千次，带有深刻学习方法的注释模型，就会学会如何做某事，但它学会如何做出完全可重复的东西 - 它学会如何通过疾病领域阅读人不能。“

Heartflow的当前算法使用来自近10,000名患者的数据培训，所有这些都已被证明，并由医院或实践本地存储，而不是在Heartflow服务器上存储。

“仍然是一个黑匣子方面，从而临床医生不明白所做的事情，而是信赖数据的关键Bitis，”Fairbairn说。“虽然这是一项新技术，而不是每个人都完全理解某些方面，但其他技术肯定会改善患者护理。”

Heartflow计划到2019年扩大到50家NHS医院，并从NHS英国的创新和技术支付计划中提供资金。

泰勒，原本是一个对计算机建模感兴趣的工程师，首先想到了技术在诊断心脏病时在试验和错误的基础上工作的技术。

“为什么我们必须这样做？为什么我们不能创建一个人的动脉的计算机模型，并用它来更好地诊断并理解他们使用它以实际映射其疾病和治疗的条件？“他说。

“所以我有希望将计算机分析与成像组合在一起，并将那些共同组合在一起，以便在唯一的情况下为模拟血流而不是为普通人创建的理想化计算机模型。”