건강 관리 분야의 개발에 종사하는 Google과 자회사 Verily의 과학자들은 사람들의 심장병 위험을 평가하는 새로운 방법을 제시했습니다. 인공 지능은 사람의 눈 뒤쪽을 스캔하여 수신된 정보를 분석하고 나이, 혈압 및 환자의 흡연 여부와 같은 데이터를 매우 정확하게 표시합니다. 앞으로 이 기술은 심각한 심장 질환을 예측하는 데 사용될 수 있습니다.
현재 이 방법은 아직 완벽하지 않으며 임상 환경에서 사용되기 전에 많은 시험을 거쳐야 합니다. 오늘, 알고리즘의 작동을 설명하는 논문이 생물 의학 공학에 전념하는 저널 Nature에 게재되었습니다.
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AI를 훈련시키기 위해 Google과 Verily 과학자들은 300000개 이상의 의학적 징후를 사용했습니다. 이 정보에는 환자의 망막 스캔 이미지와 일반 의료 데이터가 포함되었습니다. 다음으로, 신경망은 수신된 데이터를 기반으로 패턴을 생성하고 안구 스캔의 제어 신호를 특정 메트릭과 연결하여 심혈관 질환의 위험을 예측하는 방법을 학습했습니다.
환자의 건강을 모니터링하기 위해 눈을 스캔한다는 아이디어가 이상하게 들리지만 일련의 수행된 연구를 기반으로 합니다. 눈의 뒷벽은 신체의 일반적인 상태를 반영하는 혈관으로 채워져 있습니다. 카메라와 현미경을 사용하여 외모를 연구함으로써 의사는 심혈관 질환의 원인 인자를 결정합니다.
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한 명은 2년 동안 심혈관 질환을 앓았고 다른 한 명은 그런 적이 없는 5명의 환자의 망막 이미지를 연구했을 때 Google의 알고리즘은 70% 확률로 정확한 결과를 제공했습니다. 현재 사용되고 있는 SCORE라는 방법은 72%의 경우에 정답을 제시하지만 동시에 분석을 위해 혈액 샘플을 채취해야 합니다.
현재 AI를 사용하여 환자의 질병을 신속하게 분석한다는 아이디어는 먼 전망입니다. 기술이 실용화되기까지 수십 년의 연구가 필요합니다.
드 제렐로 : theverge.com