🎤人工知能は心臓のリスクを予測します

   

(Giovanni Calceranoによる)Googleとその医療技術子会社であるVerilyの科学者は、人工知能と機械学習ソフトウェアを使用して、心臓病のリスクを評価する新しい方法を特定しました。 具体的には、患者の眼底スキャンを分析することにより、年齢、血圧、タバコの使用などの特定のデータを正確に推定できるシステムが作成されています。 したがって、このデータを使用し、医療情報のデータベースと照合することで、システムは、現在の方法とほぼ同じ精度で心血管損傷のリスクを予測することができます。

心臓の健康状態を判断するために目を分析するというアイデアは珍しいように見えますが、それは確立された一連の研究からインスピレーションを得ています。 実際、目の後ろは体の全体的な健康状態を反映する血管で満たされています。 明らかに、そのようなソフトウェアを使用すると、血液検査を必要としないため、医師が患者の心臓の問題を分析するのがより簡単かつ迅速になります。 ただし、実際に臨床現場で使用する前に、この方法をさらにテストする必要があります。

システムを訓練するために、GoogleとVerilyの科学者は、300.000患者の眼科スキャンと関連する一般医療情報を含むデータセットを使用しました。 次いで、一連の標準パターンを定義し、スキャン中に存在する特定の検出器標識を、心血管リスク(例えば、年齢および血圧)を決定するために有用な対応する値と関連付けるために、ニューラルネットワークを使用した。

プレゼンテーションフェーズでは、システムに一連の網膜画像のペアが順番に表示されました。そのうちの70つは、次の72年間に心血管イベントに苦しんだ患者に関連し、もうXNUMXつはそうではありませんでした。 Googleのアルゴリズムは、XNUMX%のケースでリスクのある患者を特定することができました。 この値は、心臓血管のリスクを予測するために一般的に使用されるSCORE法よりもわずかに悪いだけです。これは、血液検査を必要とし、XNUMX%の正しい予測を提供します。

ロンドンのUCLの心臓血管生理学および薬理学の教授であるAlunHughesは、「心臓血管のリスクを予測する際に網膜を観察してきた長い歴史」により、Googleのアプローチは絶対に信頼できると述べた。

グーグルにとって、仕事は心臓の問題を研究するための単なる方法以上のものです。 代わりに、それは科学的研究を支援し、指示するために移動する新しい道を表しています。 実際、現在のほとんどの医療アルゴリズムは、既存の診断ツール(たとえば、皮膚がんの識別など)を複製するように構築されていますが、このアルゴリズムは、既存の医療データを分析するための新しい方法を活用しています。 したがって、病気や患者に関する詳細な情報を含む特に大規模なデータベースから始めて、特定の具体的な状況を分析できるシステムを作成することができます。 今のところ、人間の監督なしに新しい診断を下す「人工」医師の仮説は、将来的には遠い見通しですが、Googleの調査によると、このアイデアは完全に先取りされているわけではありません。