Atak serca można wykryć patrząc w oczy

Spoglądając komuś głęboko w oczy, zaglądamy do jego serca. Brzmi to trochę, jak zdanie wyjęte z taniego romansu, ale wcale nim jest. Naukowcy z Google zastosowali sztuczną inteligencję do przewidywania czegoś śmiertelnie poważnego: prawdopodobieństwa, że pacjent zachoruje na atak serca lub udar. Jak się okazuje takich ustaleń można dokonać badając obrazy siatkówki pacjenta.

Google, który przedstawił swoje odkrycie w poniedziałek w Nature Biomedical Engineering, internetowym dzienniku medycznym. Autorzy artykułu twierdzą, że taka metoda jest równie dokładna, jak przewidywanie choroby sercowo-naczyniowej za pomocą klasycznych, bardziej inwazyjnych środków. Jednocześnie jednak Google daje do zrozumienia, że ​​wyniki nie są stuprocentowo pewne i należy przeprowadzić więcej badań.

Według firmy, badacze wykazali pewną korelację między układem naczyń w siatkówce oka a ryzykiem poważnego epizodu sercowo-naczyniowego. Używając obrazu siatkówki, Google twierdzi, że był w stanie oszacować to powiązanie. Metoda w 70% przypadków prawidłowo przewidywała, który pacjent w ciągu pięciu lat dozna zawału serca lub innego poważnego zdarzenia sercowo-naczyniowego, a który – nie. Wyniki te były zgodne z metodami badawczymi, które wymagają pobierania krwi w celu pomiaru poziomu cholesterolu.

W oprogramowaniu Google wykorzystano model oparty na danych od 284,335 pacjentów, który sprawdzano na na dwóch niezależnych zestawach zawierających dane od 12026 i 999 pacjentów.

Lily Peng – szefowa grupy – twierdzi, że jest nieco zaskoczona wynikami. Jej zespół pracował nad przewidywaniem choroby oczu, a następnie rozszerzył badania, odpytując swój model o przewidywania na podstawie obrazu siatkówki, czy dana osoba była palaczem, czy ma nadciśnienie. Dalsze badania nad czynnikami, które mogą powodować zawał serca albo udar, były pochodną pierwotnych badań.

Oprogramowanie Google wygenerowało „mapę cieplną” lub graficzną reprezentację danych, która ujawniły, jakie piksele na obrazie są najważniejsze dla przewidywania określonego czynnika ryzyka. Na przykład algorytm Google zwrócił większą uwagę na naczynia krwionośne, aby przewidzieć ciśnienie krwi.

Medyczne odkrycia są zwykle dokonywane poprzez „zgadywanie i testowanie”, tworzeniu hipotez na podstawie obserwacji, a następnie projektowaniu i przeprowadzaniu eksperymentów w celu testowania tych hipotez. Obserwowanie i kwantyfikowanie skojarzeń z obrazami jest takim samym trudnym zadaniem – ze względu na szeroką gamę wzorów, kolorów i kształtów obecnych w prawdziwych obrazach.

Jeżeli z czasem badania będą przeprowadzane, lekarze, w ramach rutynowych kontroli stanu zdrowia, mogą badać obrazy siatkówki, aby skutecznie diagnozować ryzyko powstania chorób serca. Lily Peng jest optymistką i wierzy, że sztuczną inteligencję można zastosować w innych obszarach odkryć naukowych, w tym być może w badaniach nad rakiem.

  •  
  •  
  •  
  •  
  •  
  •  
  •  
  •  

Dodaj komentarz