Исследователи из Verily — биомедицинской “дочки” Google — совершили прорыв в области использования машинного обучения для диагностики.
Разработанный ими метод позволяет почти с той же достоверностью, что и уже существующие, определять риск развития у пациента сердечно-сосудистых заболеваний.
Однако при этом он позволяет обойтись без анализа крови и выдает результат моментально. В качестве источника информации о состоянии организма человека разработанный Verily тест использует сканирование сетчатки глаза. Исследователи так натренировали программные алгоритмы, что этого скана достаточно для определения, в том числе, возраста пациента, его артериального давления и того, курит ли он. На основе этих данных программа способна оценить риск инфаркта и других проблем с сердцем.
Главное преимущество нового метода перед существующими — высокая скорость диагоностики, ведь брать кровь на анализ не нужно. В то же время, пока использовать разработку Verily в клинической практике нельзя, она требует дальнейшего тестирования. Описывающая исследование статья была опубликована накануне в журнале Nature Biomedical Engineering.
Для тренировки алгоритма в Verily использовали набор данных почти 300 000 пациентов, включавший сканы сетчатки глаза, а также общие медицинские сведения. Нейронные сети проанализировали эту информацию, выявив закономерности и научившись ассоциировать определенные характерные элементы изображения с метриками, важными для предсказания риска сердечно-сосудистых заболеваний.
Хотя идея диагностировать состояние сердца по глазам кажется странной, она основывается на большом количестве заслуживающих доверия исследований. Внутренняя стенка глаза, противоположная зрачку, пронизана множеством сосудов, внешний вид которых отражает общее состояние сердечно-сосудистой системы человека.
Точность системы не идеальна — алгоритм Google предсказывает вероятность инфаркта в предстоящие пять лет с вероятностью 70%. В то же время, “ИИ-диагност” лишь немногим менее точен, чем существующий метод SCORE (72%), который при этом требует анализа крови.