之前的研究证明了人工智能模型读取医疗扫描数据的可能性，但作者认为这是第一个对心脏健康盲目随机的临床实验。
 

  超声波检查被称为echocardiogram，通常在做心脏专科医生检查前进行早期评估。心脏超声波检查是评估心脏功能如何的主要方法。它用于判断病人是否有心脏麻痹，是否可以接受济世动机移植等治疗。
 

  新研究将超声波技术人员与人工智能模型进行对决，以了解谁能做出最准确的初步评估。双方都对所谓的左心室博士分数(left ventricular ejection fraction)进行了超音波评估，该分数表示心脏跳动时身体的泵血能力。
 

  在研究期间，超声波心脏图表被随机分配在超声波技术人员和人工智能模型之间。随后，双方的评估结果由心脏病专家评估，这些专家不知道哪些评估结果来自超声波工程师，哪些结果来自人工智能模型。
 

  据一项新研究显示，在超声波技术人员的评估中，心脏病专家的比例超过27%，而在人工智能模型的评估中，几乎17%的人有实质性的变化。一个叫echonet-dynamic的人工智能模型训练了多达14万5千张的超音波深度超音波地图，并利用深度学习处理大量数据。
 

  没有参与这项研究的美国梅奥诊所心脏病专家帕特里夏-佩利克卡表示，这项新研究非常“有趣”，采用人工智能工具将提高工作效率和标准化。然而，法国心脏病专家弗洛里安-乔雷斯表示，这项研究非常成功，但在初步评估超音波心脏检查的法国，这项技术并不太有用。