Algorytm od Google przewiduje atak serca na siatkówkę

Algorytm od Google przewiduje atak serca na siatkówkę

Naukowcy z Google i firmy zależnej Verily opracowali algorytm uczenia maszynowego, który może określać choroby sercowo-naczyniowe przez siatkówkę oka, pisze Verge

Analizując skanowanie siatkówki, algorytm może generować dość dokładne dane dotyczące wieku pacjenta, jego ciśnienia krwi i uzależnienie od palenia. Informacje te są następnie wykorzystywane do przewidywania ryzyka zawału serca. Algorytm jest potencjalnie zdolny do diagnozowania lepiej niż współczesne metody i pozwala na obejście się bez badania krwi. Jednak należy wykonać wiele testów, aby upewnić się, że są skuteczne.

Aby nauczyć algorytmu, naukowcy z firmy Google i Verily wykorzystali szkolenie komputerowe do analizy danych medycznych dla prawie 300 000 pacjentów. Następnie naukowcy stworzyli model, który łączył dane z metryką potrzebną do przewidywania choroby sercowo-naczyniowej. Siatkówka oka jest wypełniona naczyniami krwionośnymi, które odzwierciedlają ogólny stan organizmu. Studiując ich wygląd za pomocą kamery i mikroskopu, lekarze mogą określać takie rzeczy jak ciśnienie, wiek pacjenta i czy pali. Wskazania te są ważnymi czynnikami predykcyjnymi choroby sercowo-naczyniowej.
Algorytm od Google był w stanie podać wynik z 70-procentową dokładnością, podczas gdy metoda SCORE oparta na badaniu krwi daje prawidłowe wyniki w 72% przypadków, podczas gdy bardziej czasochłonne. Alun Hughes, profesor fizjologii układu krążenia i farmakologii w University College London, powiedział, że algorytm Google okazał się możliwy do zastosowania ze względu na długie badania siatkówki.
Dla Google to ważna praca, ponieważ sztuczna inteligencja w przyszłości pozwoli na diagnozę bez lekarza w ogóle . Firma zbiera również dane medyczne od 10 000 osób w ciągu czterech lat w ramach projektu Project Baseline. Jednak lekarz AI stanie się rzeczywistością dopiero kilkadziesiąt lat później, a nawet lat.

Nowe badania przeprowadzone na Uniwersytecie Kalifornijskim w San Francisco wykazały, że sieć neuronowa opracowana przez startup Cardiogram jest w stanie zdiagnozować cukrzyca z dokładnością 85 procent. W tym samym czasie do jego użycia nie trzeba specjalnych urządzeń medycznych – wystarczająco inteligentnych zegarków Apple Watch lub innych urządzeń do noszenia.

Powiązane wiadomości