ИИ может предсказывать болезни сердца, глядя на фотографии сетчатки
Исследователи в Google использовали искусственный интеллект (ИИ), чтобы предсказать вероятность того, что пациент перенесет сердечный приступ или инсульт. Исследователи сделали такие определения, исследуя изображения сетчатки глаза пациентов.
Google, которая представляет свои результаты в понедельник в журнале Nature Biomedical Engineering, медицинском журнале, говорит, что такой метод настолько же точен, как прогнозирование сердечно-сосудистых заболеваний, посредством более инвазивных мер, связанных с введением иглы в руку пациента.
В то же время Google говорит, что необходимо провести больше исследований.
По данным компании, медицинские исследования ранее показали некоторую корреляцию между сосудами сетчатки и риском возникновения серьезного сердечно-сосудистого заболевания. Используя изображение сетчатки глаза, Google говорит, что он смог количественно определить эту ассоциацию, и в 70% случаев точно предсказать, какой пациент в течение следующих пяти лет будет испытывать сердечный приступ или другое серьезное сердечно-сосудистое событие, и какой пациент этого испытывать не будет. Результаты соответствовали методам тестирования, которые требуют забора крови для измерения холестерина пациента.
Google использовал модели на основе данных от 284 335 пациентов и подтвердил данные на двух независимых группах из 12 026 и 999 пациентов.
«Опасность заключается в том, что мы подготовили это на небольшом наборе данных», — говорит Лили Пэн, ведущий научный сотрудник по проекту. «Мы считаем, что точность этого прогноза будет расти больше, поскольку мы получаем более полные данные. Обнаружение того, что мы вообще можем сделать это, — это хороший первый шаг, но мы должны подтвердить его».
Пэн говорит, что Google был немного удивлен результатами. Ее команда работала над прогнозированием болезни глаз, а затем расширила наблюдения, попросив ИИ предсказать, был ли человек курильщиком или каково его кровяное давление. Дальнейшее прогнозирование факторов, которые ставят человека под угрозу сердечного приступа или инсульта, является ответвлением первоначального исследования.
Техника Google создала «тепловую карту» или графическое представление данных, которые показали, какие пиксели изображения наиболее важны для прогнозирования конкретного фактора риска. Например, алгоритм Google уделял больше внимания кровеносным сосудам для прогнозирования артериального давления.
Когда это может найти практическое применение? Лили Пэн говорит, что скорее всего в течении нескольких лет, но не в ближайшие несколько месяцев. «Дело не только в том, что оно будет использоваться, но и в том, как оно будет использоваться», — говорит она.
Но Лили Пэн с оптимизмом смотрит на то, что искусственный интеллект может применяться в других областях, в том числе, возможно, в исследованиях рака.
Медицинские открытия обычно делаются проходя через сложную форму «угадывания и испытания», говорит Лили, как при разработке гипотез из наблюдений, а затем при разработке и проведении экспериментов для их проверки. Но наблюдение и количественная оценка ассоциаций с медицинскими изображениями являются сложными из-за широкого спектра функций, шаблонов, цветов, значений и форм, которые присутствуют в реальных изображениях.
Больше информации: Ryan Poplin et al. Prediction of cardiovascular risk factors from retinal fundus photographs via deep learning, Nature Biomedical Engineering (2018). DOI: 10.1038/s41551-018-0195-0