Verily, дочерняя компания Google, занимающаяся технологиями здравоохранения создала новый способ определять сердечные проблемы при помощи машинного обучения. Они используют данные сканирования задней части глаза пациента.

Как работает алгоритм?

Программное обеспечения использует результаты сканирования и сопоставляет данные с информацией о пациенте: возрастом, давлением, отношением к курению. Затем это используется для прогнозирования рисков сердечного приступа (или других проблем с сердцем), с примерно такой же точностью, как и современные методы диагностики.

Зачем он нужен?

Алгоритм способен ускорить для врачей анализ риска сердечно-сосудистых заболевания пациента, поскольку не требует анализа крови. Для широкого распространения необходимо будет провести масштабные клинические испытания.

Как обучали алгоритм?

Чтобы обучить алгоритм, ученые Google и Verily использовали машинное обучение для анализа медицинского набора данных почти 300 тыс. пациентов. Информация о них включала в себя осмотр глаз, а также общие медицинские данные. Нейронные сети затем использовались для получения стандартных шаблонов, которые можно применить к любому пациенту, взглянув на скан его глаз.

Задняя часть глаза заполнена сосудами, которые отражают общее состояние организма. Изучая их внешний вид при помощи камеры и микроскопа доктора могут рассказать о пациенте многое: курит ли он, его кровяное давление и даже возраст.

Слева — обычный вид глаза, справа показано, как алгоритм Google выбирает кровеносные сосуды (зеленый цвет) для прогнозирования артериального давления.

Какая точность алгоритма?

При сопоставлении изображений сетчатки двух пациентов, один из которых за последние 5 лет перенес сердечно-сосудистое заболевание (а другой — нет), алгоритм Google показал точность 70%.

Это лишь немного хуже, чем актуальный метод для прогнозирования сердечно-сосудистых рисков SCORE, который угадывает в 72% случаев.

Будущее?

Для Google эта работа представляет собой не просто новый метод оценки риска сердечно-сосудистых заболеваний. Это путь к новой парадигме для научных открытий, основанной на AI.

Большинство медицинских алгоритмов базируются на уже существующих методиках, но этот нашел новый способ анализа медицинских данных. Имея достаточно информации, искусственный интеллект сможет без помощи человека диагностировать болезни. Сейчас это отдаленная перспектива, но приближающаяся с большой скоростью.

Tehnot.com ранее рассказывал, что Apple Watch и часы на Android Wear научили диагностировать диабет с точностью 85%.