Yapay zeka (YZ), YZ destekli ekokardiyografi üzerine yapılan ilk prospektif randomize kontrollü çalışmaya göre, ekokardiyogramların verimliliğini ve kalitesini artırırken operatör yorgunluğunu azaltmakta etkili olduğu gösterilmiştir. Japonya'dan bir çalışma, Singapur Bilim, Teknoloji ve Araştırma Ajansı tarafından desteklenen Us2. ai yazılımını kullanmış ve başka bir YZ sistemi olan PanEcho ile birlikte 2024 Amerikan Kalp Derneği (AHA) Bilimsel Oturumları'nda sunulmuştur. Yale ve Teksas Üniversitesi'nde geliştirilen PanEcho, 1. 2 milyonun üzerinde video eğitimi alarak birçok yapıyı ve görüş açısını analiz edebilme yeteneğine sahiptir. Ekokardiyografi, yaygın olarak kullanılan bir kardiyak görüntüleme tekniği olarak, YZ'nin yorumlama değişkenliğini azaltma ve görüntü kalitesini artırma kabiliyetinden büyük ölçüde fayda sağlamakta, Dr. David Ouyang bu tekniğin geniş bir hasta kitlesine uygulanabildiğini belirtmektedir. YZ, inceleme çıktısı artışını ve görüntü yorumlamada personel yetersizliğini ele almayı kolaylaştırmaktadır, diyor Dr.

Nobuyuki Kagiyama ve PanEcho üzerine araştırmalar yapan doktora adayı Gregory Holste. Japon denemesi, YZ tarafından oluşturulan ekokardiyogram değerlerinin vakaların %85'inden %99'una kadar doktor raporlarıyla uyumlu olduğunu, YZ ile geliştirilen görüntülerin daha yüksek kalite puanları aldığını bulguladı. Ancak, çalışmanın kapsamı dört sonografist ve 38 gün ile sınırlıydı. PanEcho, kamu veri setlerine karşı doğrulanan 39 güvenilir ölçümle benzer bir doğruluk göstermiş olmasına rağmen, bir denemede henüz test edilmedi. Çalışmalar, sağlık hizmetlerinde YZ'nin potansiyelini vurgulamakta olup, farklı metodolojiler ve veri setleri kullanmaktadır. Japon çalışması kapalı kaynaklı bir sistem kullanırken, PanEcho'nun geliştiricileri programlama kodlarını açık bir şekilde paylaşmayı planlamakta, açık bilimi teşvik etmekte ve ekokardiyografide YZ'nin daha da geliştirilmesine olanak tanımaktadır.