Google-ისა და მისი შვილობილი კომპანიის Verily-ის მეცნიერებმა, რომლებიც ჩართულნი არიან ჯანდაცვის სფეროში განვითარებულ მოვლენებში, წარმოადგინეს ადამიანებში გულის დაავადების რისკის შეფასების ახალი გზა. ადამიანის თვალის უკანა სკანირებით ხელოვნური ინტელექტი აანალიზებს მიღებულ ინფორმაციას და დიდი სიზუსტით აჩვენებს შემდეგ მონაცემებს: ასაკს, არტერიულ წნევას და ეწევა თუ არა პაციენტი. მომავალში ეს ტექნოლოგია შეიძლება გამოყენებულ იქნას გულის მძიმე დაავადებების პროგნოზირებისთვის.
ამ დროისთვის, ეს მეთოდი ჯერ კიდევ არ არის სრულყოფილი და უნდა გაიაროს მრავალი ცდა, სანამ ის კლინიკურ პირობებში გამოიყენებს. დღეს ჟურნალ Nature-ში გამოქვეყნდა ნაშრომი, რომელიც აღწერს ალგორითმის მოქმედებას, რომელიც ეძღვნება ბიოსამედიცინო ინჟინერიას.
ასევე წაიკითხეთ: Google და Nest გაერთიანდნენ, რათა დაამატონ AI ყველა გაჯეტს
ხელოვნური ინტელექტის მოსამზადებლად, Google-მა და Verily-მ მეცნიერებმა გამოიყენეს 300000-ზე მეტი სამედიცინო ჩვენება. ეს ინფორმაცია მოიცავდა პაციენტების ბადურის სკანირებულ სურათებს, ასევე ზოგად სამედიცინო მონაცემებს. შემდეგ, ნერვულმა ქსელებმა შექმნეს შაბლონები მიღებულ მონაცემებზე დაყრდნობით და ისწავლეს თვალის სკანირებისას საკონტროლო ნიშნების დაკავშირება გარკვეულ მეტრებთან გულ-სისხლძარღვთა დაავადების რისკის პროგნოზირებისთვის.
მიუხედავად იმისა, რომ პაციენტის ჯანმრთელობის მონიტორინგისთვის თვალების სკანირების იდეა უჩვეულოდ ჟღერს, ის ეფუძნება ჩატარებულ კვლევებს. თვალის უკანა კედელი სავსეა სისხლძარღვებით, რომლებიც ასახავს სხეულის ზოგად მდგომარეობას. მათი გარეგნობის შესწავლით კამერებისა და მიკროსკოპის დახმარებით ექიმები ადგენენ გულ-სისხლძარღვთა დაავადებების გამომწვევ ფაქტორებს.
ასევე წაიკითხეთ: Jamboard არის ციფრული თეთრი დაფა Google-ისგან, ახლა უკვე ევროპაშიც
2 პაციენტის ბადურის გამოსახულების შესწავლისას, რომელთაგან ერთს 5 წელი აწუხებდა გულ-სისხლძარღვთა დაავადებები, მეორეს კი არასოდეს ჰქონია, Google-ის ალგორითმებმა 70%-იანი ალბათობით სწორი შედეგი მისცა. ამჟამად გამოყენებული მეთოდი, სახელწოდებით SCORE, იძლევა სწორ პასუხებს შემთხვევების 72%-ში, მაგრამ ამავე დროს მოითხოვს ანალიზისთვის სისხლის ნიმუშების აღებას.
ამ დროისთვის, AI-ს გამოყენების იდეა პაციენტის დაავადებების სწრაფად გასაანალიზებლად შორეული პერსპექტივაა. ათწლეულების კვლევაა საჭირო, სანამ ტექნოლოგია მზად იქნება პრაქტიკული გამოყენებისთვის.
ძერლო: theverge.com