Vědci z Googlu a jeho dceřiné společnosti Verily, zabývající se vývojem v oblasti zdravotnictví, představili nový způsob hodnocení rizika srdečních onemocnění u lidí. Umělá inteligence skenováním zadní části oka člověka analyzuje přijaté informace a zobrazuje s velkou přesností následující údaje: věk, krevní tlak a zda pacient kouří. V budoucnu může být tato technologie použita k predikci závažných srdečních onemocnění.
V tuto chvíli tato metoda ještě není dokonalá a musí projít mnoha zkouškami, než bude možné ji použít v klinickém prostředí. Dnes byl v časopise Nature, který se věnuje biomedicínskému inženýrství, zveřejněn dokument popisující fungování algoritmu.
Přečtěte si také: Google a Nest se spojily, aby do každého gadgetu přidaly umělou inteligenci
K výcviku umělé inteligence vědci Googlu a Verily použili více než 300000 XNUMX lékařských indikací. Tyto informace zahrnovaly naskenované snímky sítnice pacientů a také obecná lékařská data. Dále neuronové sítě vytvořily vzory založené na přijatých datech a naučily se spojovat kontrolní znaky v očních skenech s určitými metrikami, aby předpověděly riziko kardiovaskulárních onemocnění.
Ačkoli myšlenka skenování očí za účelem sledování zdravotního stavu pacienta zní nezvykle, je založena na souboru provedených studií. Zadní stěna oka je vyplněna krevními cévami, které odrážejí celkový stav těla. Studiem jejich vzhledu pomocí kamer a mikroskopu lékaři určují faktory, které jsou původci kardiovaskulárních onemocnění.
Přečtěte si také: Jamboard je digitální tabule od společnosti Google, nyní také v Evropě
Při studiu snímků sítnice 2 pacientů, z nichž jeden trpěl kardiovaskulárními chorobami po dobu 5 let a druhý je nikdy neměl, poskytly algoritmy Google správné výsledky se 70% pravděpodobností. V současnosti používaná metoda zvaná SCORE dává správné odpovědi v 72 % případů, ale zároveň vyžaduje odběr vzorků krve k analýze.
V tuto chvíli je myšlenka použití AI k rychlé analýze nemocí pacienta vzdálenou vyhlídkou. Než bude technologie připravena k praktickému použití, jsou zapotřebí desítky let výzkumu.
Dzherelo: theverge.com