ИИ прогнозирует инфаркт
Изменения в мелких кровеносных сосудах сетчатки являются индикаторами многих сердечно-сосудистых заболеваний. В новом исследовании, организованном Университетом Лидса, методы машинного обучения использовались для подготовки системы искусственного интеллекта к автоматическому анализу снимков сетчатки и идентификации пациентов, у которых в течение следующего года, вероятно, будет острый инфаркт миокарда.
Машинное обучение – это сложная серия алгоритмов, которые позволяют компьютерам идентифицировать закономерности в данных и делать прогнозы. Фоторегистрация сетчатки глаза – сравнительно недорогое и часто выполняемое в практике офтальмолога исследование. В результате автоматизированного скрининга снимков искусственный интеллект определяет пациентов, подверженных высокому риску острых нарушений кровообращения, которые затем могут быть направлены в специализированные кардиологические службы.
В процессе машинного обучения система искусственного интеллекта проанализировала снимки сетчатки и данные обследования сердца более 5000 человек, выявив ассоциации между патологией сетчатки и изменениями в сердце, включая размеры и функцию левого желудочка. Кроме того, данные каждого пациента были дополнены информацией о возрасте и поле пациента.
После машинного обучения система искусственного интеллекта по снимку сетчатки и демографическим данным способна сделать прогноз о риске инфаркта миокарда в течение ближайших 12 месяцев с точностью от 70% до 80%. Система также может быть использована для отслеживания ранних признаков сердечно-сосудистых заболеваний.
Таким образом, профилактические мероприятия и лечение могут быть начаты своевременно, что существенно снизит сердечно-сосудистую смертность.
Статья A.Diaz-Pinto et al. Predicting myocardial infarction through retinal scans and minimal personal information опубликована в журнале Nature Machine Intelligence.
Аминат Аджиева, портал «Вечная молодость» http://vechnayamolodost.ru по материалам University of Leeds: AI can identify heart disease from an eye scan.