🎤 인공 지능은 심장 위험을 예측합니다

(by Giovanni Calcerano) Google과 의료 기술 자회사 Verily의 과학자들은 인공 지능과 기계 학습 소프트웨어를 사용하여 심장 질환의 위험을 평가하는 새로운 방법을 확인했습니다. 특히 환자의 안저 스캔을 분석하여 연령, 혈압 및 담배 사용 여부를 포함한 특정 데이터를 정확하게 추론 할 수있는 시스템이 만들어졌습니다. 이 데이터를 사용하여 의료 정보 데이터베이스와 교차함으로써 시스템은 현재 방법과 거의 동일한 정확도로 심혈관 손상 위험을 예측할 수 있습니다.

심장 건강을 판단하기 위해 눈을 분석하는 아이디어는 드문 것처럼 보이지만 잘 확립 된 연구 기관에서 영감을 얻습니다. 실제로 눈의 뒤쪽은 신체의 전반적인 건강을 반영하는 혈관으로 가득 차 있습니다. 분명히 그러한 소프트웨어를 사용하면 혈액 검사가 필요하지 않기 때문에 의사가 환자의 심장 문제를 더 쉽고 빠르게 분석 할 수 있습니다. 그러나이 방법은 실제로 임상 환경에서 사용되기 전에 더 철저하게 테스트되어야합니다.

시스템을 교육하기 위해 Google 및 Verily 과학자들은 약 300.000 환자의 안구 스캔 및 관련 일반 의료 정보를 포함한 데이터 세트를 사용했습니다. 그런 다음 신경망을 사용하여 일련의 표준 체계를 정의하고 스캔에 나타난 구체적인 노출 징후를 심혈관 위험도 (예 : 연령 및 동맥 혈압)를 결정하는 데 유용한 해당 값과 연관시켰다.

프리젠 테이션 단계에서 시스템은 일련의 망막 이미지 쌍을 순차적으로 보여 주었는데, 그중 하나는 이후 70 년 동안 심혈관 질환을 앓고있는 환자와 관련이 있고 다른 하나는 그렇지 않았습니다. Google의 알고리즘은 72 %의 사례에서 위험에 처한 환자를 식별 할 수있었습니다. 이 값은 혈액 검사가 필요하고 XNUMX % 정확한 예측을 제공하는 심혈관 위험을 예측하는 데 일반적으로 사용되는 SCORE 방법보다 약간 더 나쁩니다.

런던 UCL의 심혈관 생리학 및 약리학 교수 인 Alun Hughes는 "심혈관 위험을 예측하는 데있어 망막을 관찰 한 오랜 역사"로 인해 구글의 접근 방식이 절대적으로 신뢰할 만하다고 말했다.

구글에게있어서이 일은 심장 문제를 연구하는 방법 그 이상입니다. 대신 그것은 과학적 연구를 돕고 지시하기 위해 움직일 새로운 길을 나타냅니다. 실제로 대부분의 최신 의료 알고리즘은 기존 진단 도구 (예 : 피부암 식별)를 복제하도록 구축되었지만이 알고리즘은 기존 의료 데이터를 분석하는 새로운 방법을 활용합니다. 따라서 질병과 환자에 대한 자세한 정보를 담고있는 특히 대규모 데이터베이스에서 시작하여 구체적인 상황을 분석 할 수있는 시스템을 만들 수 있습니다. 현재로서는 "인공"의사가 사람의 감독없이 새로운 진단을 내린다는 가설은 미래에 먼 전망이지만 Google 연구에 따르면이 아이디어가 완전히 과장된 것은 아닙니다.