Вчені з Google і її дочірньої компанії Verily, що займаються розробками у сфері охорони здоров’я, представили новий спосіб оцінки ризику серцевих захворювань у людей. Скануючи задню частину ока людини, штучний інтелект аналізує отриману інформацію і з великою точністю виводить наступні дані: вік, кров’яний тиск і чи палить пацієнт. Надалі цю технологію можна використовувати для прогнозування важких серцевих захворювань.
На даний момент, цей метод ще не досконалий і має пройти безліч випробувань, перш ніж його можна буде використовувати у клінічних умовах. Сьогодні у журналі Nature, який присвячений біомедичної інженерії був опублікований документ, що описує роботу алгоритму.
Читайте також: Google і Nest об’єднуються, щоб додати AI у кожен гаджет
Для навчання ШІ, вчені Google і Verily використовували понад 300000 медичних показань. Ця інформація включала відскановані зображення сітківки очей пацієнтів, а також загальні медичні дані. Далі нейронні мережі створювали шаблони на основі отриманих даних і вчилися пов’язувати контрольні ознаки при скануванні очей з певними метриками для передбачення ризику серцево-судинних захворювань.
Хоч ідея сканування очей, для стеження за здоров’ям пацієнта звучить незвично, вона спирається на сукупність проведених досліджень. Задня стінка ока заповнена кровоносними судинами, які відображають загальний стан організму. Вивчаючи їх зовнішній вигляд за допомогою камер і мікроскопа, лікарі визначають чинники, які є збудниками серцево-судинних захворювань.
Читайте також: Jamboard – цифрова дошка від Google, тепер і в Європі
При вивченні зображень сітківки 2-х пацієнтів, один з яких страждає серцево-судинними захворюваннями на протязі 5-ти років, а інший ніколи ними не хворів, алгоритми Google з 70% ймовірністю видали правильні результати. Метод, який використовується на даний момент і називається SCORE, у 72% випадків видає правильні відповіді, але при цьому вимагає взяття проб крові для аналізу.
На даний момент ідея використання ШІ для швидкого аналізу захворювань пацієнта – це віддалена перспектива. Необхідні десятиліття досліджень, перш ніж технологія буде готова до практичного використання.
Джерело: theverge.com