Новий AI-алгоритм Google прогнозує захворювання серця по очах

Коли ми говоримо про медицину майбутнього, на думку одразу ж спадають інтелектуальні системи, які дозволять безперешкодно і швидко поставити діагноз пацієнту. Здається, що завдяки новому алгоритму від Google і компанії Verily ми стали на крок ближче до цієї мети.

Очі – дзеркало…серця

Незважаючи на те, що ідея дослідження очей з метою оцінки здоров’я серця звучить незвично, вона спирається на вже проведені наукові дослідження. Задня внутрішня стінка ока (очне дно) заповнена кровоносними судинами, що відображають загальний стан організму. Вивчаючи їхній вигляд за допомогою камери та мікроскопа, лікарі можуть дізнаватися інформацію про тиск людини, вік і шкідливі звички (паління), що є важливими характеристиками серцево-судинного здоров’я.

Вчені з Alphabet Inc. та медико-технологічної дочірньої компанії Verily відкрили новий спосіб оцінити ризик серцевих захворювань людини за допомогою машинного навчання. Аналізуючи сканування задньої стінки ока (очного дна) пацієнта, програмне забезпечення компанії здатне точно встановити дані, про які йшлося вище: вік людини, її артеріальний тиск й інформацію про те, чи має вона шкідливу звичку палити. Дані можна використовувати для прогнозування ризику серйозних серцево-судинних захворювань, таких як серцевий напад, з приблизно такою ж точністю, як і прогнозування на основі інших популярних методів.

Алгоритм дозволяє лікарям швидше та простіше проаналізувати ризики серцево-судинних захворювань пацієнта, оскільки він не вимагає аналізу крові. Але цей спосіб потрібно ретельно перевірити під час тестувань, перш ніж використовувати в клінічних умовах. Стаття, в якій описана ця робота, була опублікована в журналі Biomedical Engineering, хоча результати досліджень вперше оприлюднили ще у вересні минулого року.

Медик Люк Оакден-Рейнер (Oakden-Rayner), що працює дослідником в Університеті Аделаїди і спеціалізується на аналізі машинного навчання, вважає, що робота є цілком ґрунтовною і показує, як AI може допомогти вдосконалити існуючі діагностичні інструменти:

«– Алгоритм бере дані, які були зафіксовані за однією клінічною причиною, і на основі цього отримує більше результатів, ніж наразі отримуємо ми. Замість заміни лікарів, він намагається розширити те, що ми можемо зробити».

Щоб підготувати алгоритм, вчені Google та Verily використовували машинне навчання для аналізу набору медичних даних приблизно 300 тис. пацієнтів. Ця інформація включала результати сканування очей, а також загальну медичну інформацію. Як і у випадках з усіма іншими аналізами глибокого навчання, потім нейронні мережі було використано для того, щоб виокремити з цієї інформації патерни, що пов’язувати характерні ознаки сканування ока із показниками, необхідними для прогнозування серцево-судинного ризику (наприклад, віку та артеріального тиску).

Достеменний і швидкий

Отримавши зображення з сітківки ока двох пацієнтів, один з яких зазнав серцево-судинних порушень протягом наступних п’яти років, а другий – ні, алгоритм Google зміг визначити вірний патерн у 70% всіх випадків. Це лише трохи гірше за звичайний спосіб прогнозування серцево-судинного ризику, який вимагає аналізу крові, але робить правильні передбачення в тому ж тесті в 72% випадків.

Елун Хьюз (Alun Hughes), професор кардіоваскулярної фізіології та фармакології з Університетського коледжу Лондона, Великобританія, заявив, що підхід Google видається надійним через «довгу історію дослідження сітківки з метою передбачення серцево-судинного ризику». Він додав, що штучний інтелект може прискорити існуючі форми медичних аналізів, але застерігає, що алгоритм повинен бути ретельно перевірений до того, як йому можна буде довіряти.

Для Google ця робота відображає не просто новий метод судження про ризики серцево-судинних захворювань. Вона вказує шлях до нової парадигми, як слід використовувати AI для наукових відкриттів. Хоча більшість медичних алгоритмів побудовані для реплікації існуючих діагностичних інструментів (наприклад, для ідентифікації раку шкіри), цей алгоритм знайшов нові способи аналізу наявних медичних даних. Якщо в арсеналі буде достатня кількість даних, є привід сподіватися, що штучний інтелект може створити абсолютно нове медичне розуміння без людського втручання.

Ймовірно, це одна з причин, через яку Google створила такі ініціативи, як дослідження Project Baseline, яка збирає вичерпні медичні записи про 10 тис. осіб протягом чотирьох років. Наразі AI-розробка лікаря, що ставить нові діагнози без людського контролю – це далекоглядна перспектива, і вона буде втілена у життя лише через декілька десятиліть. Проте дослідження Google показують, що ідея не є неправдоподібною.

ВАРТО ЧИТАТИ:

Джерело: Verge