根据西达斯-西奈医学中心斯米特心脏研究所的一项新研究，AI在心脏图像应用方面存在局限性，这项研究的结果发表在美国超声心动图学会杂志上。

研究人员训练了多种人工智能模型，以读取超声心动图图像，这是一种用于评估心脏结构和功能的超声检查。他们的目标是确定人工智能是否能利用这些图像计算通常通过另一种更昂贵的检查（心脏磁共振成像，CMRI）获得的炎症和疤痕等指标。通过分析1,453名同时接受这两项检查的患者的结果，研究发现这些人工智能模型无法完成这一任务。

“与超声心动图相比，心脏MRI设备昂贵，而且许多患者，尤其是农村地区的患者，无法获得该项检查，因此我们希望人工智能能够减少对心脏MRI的需求，”阿兰·关医学博士说，他是西达斯-西奈医疗中心斯密特心脏研究所心脏病学系的助理教授，同时也是这项研究的共同资深作者。“我们的研究结果显示，人工智能在这一领域的能力有限。”