(Giovanni Calcerano) Google'ın ve onun sağlık teknolojisi yan kuruluşu Verily'den bilim adamları, yapay zeka ve makine öğrenimi yazılımı kullanarak, kalp hastalığı riskini değerlendirmenin yeni bir yolunu belirlediler. Spesifik olarak, bir hastanın fundus taramalarını analiz ederek, yaş, kan basıncı ve tütün kullanımı dahil olmak üzere belirli verileri doğru bir şekilde çıkarabilen bir sistem oluşturuldu. Bu verileri kullanarak ve tıbbi bilgi veri tabanıyla çaprazlayarak, sistem kardiyovasküler hasar riskini mevcut yöntemlerle aşağı yukarı aynı doğrulukla tahmin edebilir.
Kalp sağlığını değerlendirmek için gözleri analiz etme fikri alışılmadık görünse de, köklü bir araştırmadan ilham alıyor. Aslında gözün arkası, vücudun genel sağlığını yansıtan kan damarlarıyla doludur. Açıktır ki, böyle bir yazılımın kullanılması, doktorların bir hastanın kalp problemlerini analiz etmesini daha kolay ve daha hızlı hale getirir çünkü kan testi gerektirmez. Ancak yöntemin klinik ortamda gerçekten kullanılabilmesi için daha fazla test edilmesi gerekecektir.
Sistemi eğitmek için Google bilim adamları ve Verily, 300.000 hastalarının göz taramaları ve ilgili genel tıbbi bilgiler de dahil olmak üzere bir veri seti kullandı. Daha sonra sinir ağları, bir dizi standart örüntü tanımlamak ve taramalarda bulunan spesifik dedektör işaretlerini kardiyovasküler riski (örneğin yaş ve kan basıncı) belirlemek için yararlı olan ilgili değerleri ilişkilendirmek için kullanılmıştır.
Sunum aşamasında, sistem, sırayla, biri takip eden beş yıl içinde kardiyovasküler bir olaydan muzdarip bir hastayla ilgili, diğeri ise olmayan bir dizi retina görüntüsü çifti gösterildi. Google'ın algoritması, vakaların% 70'inde risk altındaki hastayı belirleyebildi. Bu değer, kardiyovasküler riski tahmin etmek için yaygın olarak kullanılan, bir kan testi gerektiren ve% 72 doğru tahmin sağlayan SCORE yönteminden yalnızca biraz daha kötüdür.
Londra'daki UCL'de kardiyovasküler fizyoloji ve farmakoloji profesörü olan Alun Hughes, "kardiyovasküler riski tahmin etmede retinayı gözlemlemenin uzun geçmişi" nedeniyle Google'ın yaklaşımını kesinlikle güvenilir bulduğunu söyledi.
Google için iş, kalp problemlerini incelemenin bir yolundan daha fazlasıdır. Bunun yerine, bilimsel araştırmaya yardım etmek ve yönlendirmek için gidilecek yeni yolu temsil eder. Gerçekten de, çoğu güncel tıbbi algoritma, mevcut teşhis araçlarını (örneğin cilt kanseri tanımlama gibi) kopyalamak için oluşturulmuş olsa da, bu algoritma mevcut tıbbi verileri analiz etmek için yeni yollar kullanır. Bu nedenle, hastalıklar ve hastalar hakkında ayrıntılı bilgi içeren özellikle büyük veri tabanlarından başlayarak, belirli somut durumları analiz edebilen sistemler oluşturulabilir. Şimdilik, insan gözetimi olmaksızın yeni teşhisler koyan "yapay" bir doktor hipotezi gelecekte uzak bir olasılıktır, ancak Google araştırması bu fikrin tamamen abartılı olmadığını öne sürüyor.