ИИ научили оценивать риск сердечного приступа по рентгеновскому снимку

Ученые создали алгоритм на основе Deep Learning для предсказания риска сердечного приступа или инсульта. Об этом сообщает Радиологическое общество Северной Америки.

Алгоритмы Deep Learning обучаются на больших базах данных и способны замечать малейшие связи между деталями изображения и определенными фактами.

"Наша Deep Learning модель предлагает метод популяционного скрининга риска возникновения сердечно-сосудистых заболеваний с использованием обычных рентгеновских снимков, - рассказывает Джейкоб Вайс, один из авторов разработки. - С его помощью можно выявлять людей, которым с точки зрения статистики необходимо лечение".

Текущая версия алгоритма оценивает риск возникновения заболеваний в течение 10 лет, и позволяет определить, кому из пациентов необходим прием статинов - препаратов для снижения уровня холестерина. Для обучения было использовано 147 497 рентгенограмм грудной клетки 40 643 пациентов. После завершения обучения авторы проверили работу алгоритма на архивных медицинских данных о 11 430 пациентах. 1096 из них (9,6%) в течение следующих 10 лет после после начала наблюдения испытали серьезные проблемы с сердечно-сосудистой системой, вроде инсульта и сердечного приступа. Выяснилось, что алгоритм был бы способен предсказать возникновение этих проблем с высокой точностью, отвечающей принятым стандартам диагностирования.