Группа ученых из Университета Лидса в Великобритании разработала систему искусственного интеллекта, которая может анализировать снимки глаз, сделанные во время обычного осмотра, и выявлять пациентов с высоким риском сердечных приступов.
Врачи признали, что изменения в крошечных кровеносных сосудах сетчатки глаза, как правило, являются индикаторами более широких сосудистых заболеваний, включая проблемы с сердцем. В исследовании использовались методы глубокого обучения, чтобы система искусственного интеллекта научилась автоматически считывать снимки сетчатки глаза и выявлять людей, которые в течение следующего года будут подвергаться высокому риску сердечного приступа и ишемической болезни сердца.
Работа, опубликованная в журнале Nature Machine Intelligence, показала, как запрограммированная система смогла предсказать риск сердечного приступа с точностью 70-80%. «Этот метод открывает возможность революционного скрининга сердечных заболеваний, - говорит в статье на сайте Университета Лидса Алехандро Франджи, один из участников исследования. - Сканирование сетчатки относительно дешево и считается рутинной процедурой. В результате автоматизированного скрининга пациенты с высоким риском заболевания могут быть направлены в специализированные службы. Этот протокол можно также использовать для отслеживания первых признаков болезни сердца».
Для программирования самой системы исследователи использовали глубокое обучение - процесс машинного обучения, основанный
на анализе сканов сетчатки и сердца более пяти тысяч человек, чьи данные были извлечены из британской биомедицинской базы данных Biobank Uk, созданной в 2006 году. Система искусственного интеллекта выявила связь между патологией сетчатки и изменениями
в сердце пациента: после изучения паттернов изображения она способна оценить размер и эффективность насосной функции левого желудочка, одной из четырех камер сердечной мышцы, только на основе сканирования сетчатки. Увеличенный желудочек связан
с повышенным риском ишемической болезни сердца: с информацией о его предполагаемом размере и насосной эффективности
в сочетании с основными демографическими данными о пациенте, его возрасте и поле, система ИИ могла бы сделать прогноз
об опасности сердечного приступа в ближайшие двенадцать месяцев.
«В настоящее время подробности о размере и насосной эффективности левого желудочка пациента можно определить только при наличии диагностических тестов, таких как эхокардиография или МРТ сердца, - говорится в сообщении. - Эти тесты могут быть дорогими
и часто доступны только в больницах, что делает их недоступными для людей в районах с менее оборудованными медицинскими учреждениями или неоправданно увеличивает расходы и время ожидания в развитых странах.
по материалам b2eyes TODAY
