Посмотрев на человеческий глаз, алгоритмы Google смогли определить риск сердечного приступа или инсульт, а также пониженное или повышенное давление. Как заявили исследователи Google, это открывает новую возможность искусственного интеллекта в обширной и прибыльной глобальной индустрии здравоохранения.
Согласно исследованию, опубликованному в журнале Nature Biomedical Engineering, алгоритмы не превзошли существующие медицинские подходы, такие как анализы крови.
Работа должна быть подтверждена и повторена для большего количества людей, прежде чем она получит более широкое признание, заявили несколько врачей.
Как сообщает Chicago Tribune, исследователи Google подавали изображения, отсканированные из сетчатки более 280 000 пациентов по всей территории Соединенных Штатов и Соединенного Королевства, в свои сложные алгоритмы распознавания образов, известные как нейронные сети. Эти сканы помогли обучить сети, какие контрольные признаки, как правило, указывают на долгосрочную опасность для здоровья.
Никто не объяснял алгоритмам, что искать: вместо этого системы учили себя сами, просматривая достаточно данных, чтобы изучить симптомы, часто встречающиеся в глазах людей, которым грозит опасность.
Сегодня медицинские специалисты могут искать похожие признаки, используя традиционные методы и оценивая факторы риска, такие как их возраст, пол, вес и вредные привычки. Но диагностика от Google может быть быстрым и дешёвым тестом.
Алгоритмы Google уже приблизились к точности существующих методов, но пока далеки от совершенства. При сравнении изображений глаз здоровых людей и тех, кто перенес сердечный приступ или инсульт пять лет назад, алгоритмы смогли правильно выбрать больного в 70 в процентах случаев.
Идея о том, что глаза людей могут выявлять признаки сердечно-сосудистых заболеваний, не столь необычна, как может показаться. Диабет и высокое кровяное давление, например, могут вызывать изменения в сетчатке.
Обнаружение болезни с помощью вычислительного анализа всегда было интересной задачей для инженеров. К примеру, Apple в конце прошлого года запустила исследование сердца, привязанное к его Apple Watch, чтобы узнать, сможет ли он обнаружить и предупредить людей о сердечных приступах.
Одна из уязвимостей подобных аналитических методов заключается в том, что часто неясно, как и почему нейронные сети пришли к такому выводу. Проблема «черного ящика» может подорвать доверие врачей или пациентов к результатам подобной диагностики.
VK
OK
Telegram
Дзен