При анализе результатов сканирования задней части глаза пациента, программное обеспечение компании Google может выводить данные, включая возраст человека, кровяное давление и его некоторые вредные привычки. Потом это можно использовать для прогнозирования риска сердечного приступа, с примерно такой же точностью, как ведущие современные методы.
Ученые из Google использовали медицинские данные более трехсот тысяч пациентов для обучения данного алгоритма. Эта информация также включала отсканированные изображения сетчатки. Далее нейронные сети создавали шаблоны на основе полученных данных и учились связывать контрольные признаки при сканировании глаз с определенными метриками для предсказания риска сердечно-сосудистого заболевания.
«Нейросети принимают данные, которые были получены по одной клинической причины и получают с них больше, чем мы в настоящее время. Вместо того, чтобы заменять врачей, искусственный интеллект пытается расширить то, что мы можем делать», – отметил Люк Оукден -Рейнер, медицинский исследователь из Университета Аделаиды, который специализируется на анализе алгоритмов машинного обучения.
Согласно данным разработчиков, точность определения проблем с сердцем у алгоритма составляет 70%. Это всего на 2% меньше в сравнении с классической методикой SCORE, для которой нужен анализ крови.
