Статті

ШІ може сканувати сітківку ока та прогнозувати ризик серцевих захворювань «за 60 секунд або менше»

Програмне забезпечення штучного інтелекту, розроблене за допомогою машинного навчання, можна використовувати для прогнозування ризику серцевих захворювань менш ніж за хвилину, аналізуючи вени та артерії в їхніх очах.

Нове дослідження, опубліковане в British Journal of Ophthalmology, прокладає шлях для розробки швидкого та економічно ефективного скринінгу серцево-судинної системи, якщо результати будуть підтверджені в майбутніх клінічних випробуваннях. Ці обстеження дозволять людям дізнатися про ризик інсульту та інфаркту без необхідності аналізів крові чи вимірювання артеріального тиску.

«Цей інструмент штучного інтелекту може дозволити комусь знати рівень ризику за 60 секунд або менше», — сказав він іншим Провідний автор студії Guardian, Аліція Рудничка. Дослідження показало, що прогнози були такими ж точними, як і прогнози, отримані за допомогою сучасних методів тестування.

Come funziona

Програмне забезпечення працює шляхом аналізу мережі кровоносних судин, що містяться в сітківці ока. Він вимірює загальну площу, охоплену цими артеріями та венами, а також їх ширину та «звивистість» (наскільки вони гнучкі). На всі ці фактори впливає здоров’я серця людини, що дозволяє програмному забезпеченню робити прогнози щодо ризику серцевих захворювань людини, просто дивлячись на неінвазивний знімок її ока.

Використання штучного інтелекту для діагностики захворювань за допомогою сканування очей виявилося одним із напрямів, що розвиваються найшвидше в медицині машинного навчання. Перший в історії діагностичний пристрій штучного інтелекту, дозволений FDA, використовувався для виявлення захворювань очей, і дослідження показують, що таким чином штучний інтелект може виявляти низку захворювань, від діабетичної ретинопатії до хвороби Альцгеймера (Кін). Інструменти, які застосовують ці результати, знаходяться на різних стадіях розробки, але залишаються сумніви щодо надійності та універсальності їх діагностики.

Інноваційний бюлетень
Не пропустіть найважливіші новини про інновації. Підпишіться, щоб отримувати їх електронною поштою.
Навчальний колектив

Це нещодавнє дослідження, проведене командою Сент-Джордж, Лондонський університет, було перевірено лише на скануванні очей білих пацієнтів, наприклад. Команда отримала тестові дані з Біобанку Великобританії, бази даних, яка на 94,6% складається з білих (що відображає демографічні показники Великобританії у віковому діапазоні пацієнтів, включених до Біобанку). Такі упередження повинні бути збалансовані в майбутньому, щоб гарантувати, що будь-який діагностичний інструмент буде однаково точним для різних етнічних груп.

Дослідники порівняли результати свого програмного забезпечення під назвою QUARTZ (винахідницький акронім, що походить від фрази «Кількісний аналіз топології сітківки та судин розміру») з 10-річними прогнозами ризику, отриманими за стандартним тестом Framingham Risk Score (FRS). . Вони виявили, що обидва методи мають «порівняну ефективність».

Велика проблема, каже Кін, полягає в тому, щоб перенести цей тип роботи від «кодексу до клініки». Хто може перетворити цей тип дослідження на діагностичний інструмент, запитує він; це буде Національна служба охорони здоров’я Великобританії (NHS) чи компанія, що відокремилася від університету? І який рівень продуктивності вимагатимуть регулятори, перш ніж схвалити використання програмного забезпечення? «У який момент ми говоримо «давайте, ми закінчили» і перетворюємо це на комерційний продукт?»

Ercole Palmeri: Пристрасть до інновацій

Інноваційний бюлетень
Не пропустіть найважливіші новини про інновації. Підпишіться, щоб отримувати їх електронною поштою.

Читайте Innovation своєю мовою

Інноваційний бюлетень
Не пропустіть найважливіші новини про інновації. Підпишіться, щоб отримувати їх електронною поштою.

Слідуйте за нами