🎤Искусственный интеллект предсказывает сердечный риск

   

(Джованни Кальцерано) Ученые из Google и ее дочерней компании Verily, занимающейся технологиями здравоохранения, с помощью искусственного интеллекта и программного обеспечения машинного обучения определили новый способ оценки риска сердечных заболеваний. В частности, была создана система, которая, анализируя сканирование глазного дна пациента, может точно вывести определенные данные, включая возраст, артериальное давление и употребление табака или нет. Таким образом, используя эти данные и сопоставляя их с базой данных медицинской информации, система может прогнозировать риск сердечно-сосудистого повреждения с более или менее той же точностью, что и существующие методы.

Хотя идея анализа глаз для оценки здоровья сердца кажется необычной, она черпает вдохновение из хорошо зарекомендовавших себя исследований. На самом деле задняя часть глаза полна кровеносных сосудов, которые отражают общее состояние здоровья организма. Очевидно, что использование такого программного обеспечения позволяет врачам легче и быстрее анализировать проблемы с сердцем у пациента, поскольку для этого не требуется анализ крови. Но этот метод необходимо будет дополнительно протестировать, прежде чем его можно будет фактически использовать в клинических условиях.

Чтобы обучить систему, ученые из Google и Поистине использовали набор данных, включая сканирование глаз и соответствующую общую медицинскую информацию, о пациентах 300.000. Нейронные сети затем использовались для определения набора стандартных шаблонов и для связывания определенных детекторных признаков, присутствующих в сканировании, с соответствующими значениями, полезными для определения сердечно-сосудистого риска (например, возраста и артериального давления).

На этапе презентации системе последовательно показывали серию пар изображений сетчатки глаза, одно из которых относилось к пациенту, страдавшему сердечно-сосудистым заболеванием в течение следующих пяти лет, а другое - нет. Алгоритм Google смог идентифицировать пациента из группы риска в 70% случаев. Это значение лишь немного хуже, чем у метода SCORE, обычно используемого для прогнозирования сердечно-сосудистого риска, который требует анализа крови и дает 72% правильных прогнозов.

Алан Хьюз, профессор физиологии и фармакологии сердечно-сосудистой системы в UCL в Лондоне, сказал, что считает подход Google абсолютно достоверным из-за «долгой истории наблюдения за сетчаткой глаза для прогнозирования сердечно-сосудистого риска».

Для Google работа - это больше, чем просто способ изучить проблемы с сердцем. Напротив, он представляет собой новый путь, по которому следует двигаться, чтобы помочь научным исследованиям и направить их. Действительно, в то время как большинство современных медицинских алгоритмов созданы для копирования существующих диагностических инструментов (таких как, например, идентификация рака кожи), этот алгоритм использует новые способы анализа существующих медицинских данных. Поэтому, исходя из особо больших баз данных, содержащих подробную информацию о заболеваниях и пациентах, можно создавать системы, которые могут анализировать конкретные конкретные ситуации. На данный момент гипотеза о том, что «искусственный» врач ставит новый диагноз без наблюдения человека, - это отдаленная перспектива в будущем, но исследования Google показывают, что эта идея не является полностью надуманной.