Forskare från Google och dess dotterbolag Verily, engagerade i utvecklingen inom hälsovårdsområdet, presenterade ett nytt sätt att bedöma risken för hjärtsjukdom hos människor. Genom att skanna baksidan av en persons öga analyserar artificiell intelligens den mottagna informationen och visar följande data med stor noggrannhet: ålder, blodtryck och om patienten röker. I framtiden kan denna teknik användas för att förutsäga allvarliga hjärtsjukdomar.
För närvarande är denna metod ännu inte perfekt och måste genomgå många försök innan den kan användas i kliniska miljöer. Idag publicerades en artikel som beskriver hur algoritmen fungerar i tidskriften Nature, som ägnas åt biomedicinsk ingenjörskonst.
Läs också: Google och Nest går samman för att lägga till AI till varje gadget
För att träna AI använde Google och Verily-forskare mer än 300000 XNUMX medicinska indikationer. Denna information inkluderade skannade bilder av patienternas näthinnor, såväl som allmänna medicinska data. Därefter skapade de neurala nätverken mönster baserat på mottagna data och lärde sig att associera kontrolltecken i ögonskanningar med vissa mätvärden för att förutsäga risken för hjärt-kärlsjukdom.
Även om idén att skanna ögonen för att övervaka en patients hälsa låter ovanlig, är den baserad på en uppsättning genomförda studier. Ögats bakre vägg är fylld med blodkärl som återspeglar kroppens allmänna tillstånd. Genom att studera deras utseende med hjälp av kameror och ett mikroskop bestämmer läkare de faktorer som är orsakerna till hjärt-kärlsjukdomar.
Läs också: Jamboard är en digital whiteboard från Google, nu även i Europa
När man studerade näthinnebilder av 2 patienter, varav en har lidit av hjärt-kärlsjukdomar i 5 år, och den andra aldrig haft dem, gav Googles algoritmer rätt resultat med 70 % sannolikhet. Metoden som används idag, kallad SCORE, ger korrekta svar i 72 % av fallen, men kräver samtidigt att man tar blodprover för analys.
För tillfället är idén att använda AI för att snabbt analysera en patients sjukdomar en avlägsen utsikt. Det krävs årtionden av forskning innan tekniken är redo för praktisk användning.
Källa: theverge.com