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Cet article présente le développement d'un modèle de langage vidéo pour automatiser l'interprétation des images échocardiographiques utilisées pour l'évaluation de la fonction cardiaque. Afin de pallier les limites des modèles de langage vidéo médicaux existants, qui reposent sur des entrées d'images uniques et présentent donc une précision limitée dans le diagnostic de maladies ne pouvant être diagnostiquées que par le mouvement cardiaque, nous présentons un modèle qui traite des séquences vidéo échocardiographiques complètes en cinq vues standard. Entraînés sur 60 747 paires de rapports vidéo échocardiographiques, nous évaluons les performances de récupération améliorées grâce à l'entrée vidéo et à la prise en charge multivues, ainsi que l'apport de divers modèles préentraînés.
Takeaways, Limitations_
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Takeaways:
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Démonstration de l'utilité des modèles de langage vidéo pour automatiser l'interprétation des images d'échocardiographie.
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Suggérant la possibilité d'améliorer les performances de diagnostic grâce à la prise en charge multi-vues.
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Amélioration de la précision du diagnostic en utilisant les informations sur les mouvements cardiaques via l'entrée vidéo.
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Fournit une analyse comparative des performances de divers modèles pré-entraînés.
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Limitations:
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Manque d’informations détaillées sur les chiffres spécifiques d’amélioration des performances et la signification statistique.
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Il est nécessaire de vérifier les performances de généralisation du modèle pour diverses maladies cardiaques.
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Des recherches supplémentaires sont nécessaires pour déterminer l’applicabilité et la sécurité du modèle dans des contextes cliniques réels.
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Il est nécessaire de prendre en compte le biais et la généralisabilité de l’ensemble de données utilisé.
