Дослідники в Google використовували штучний інтелект (ШІ), щоб передбачити ймовірність того, що пацієнт перенесе серцевий напад або інсульт. Дослідники зробили такі визначення, досліджуючи зображення сітківки ока пацієнтів.
Google, яка представляє свої результати в понеділок в журналі Nature Biomedical Engineering, медичному журналі, каже, що такий метод настільки ж точний, як прогнозування серцево-судинних захворювань, за допомогою більш інвазивних заходів, пов'язаних з введенням голки в руку пацієнта.
У той же час Google говорить, що необхідно провести більше досліджень.
За даними компанії, медичні дослідження раніше показали деяку кореляцію між судинами сітківки і ризиком виникнення серйозного серцево-судинного захворювання. Використовуючи зображення сітківки ока, Google каже, що він зміг кількісно визначити цю асоціацію, і в 70% випадків точно передбачити, який пацієнт протягом наступних п'яти років буде відчувати серцевий напад або іншу серйозну серцево-судинну подію, і який пацієнт цього відчувати не буде. Результати відповідали методам тестування, які вимагають забору крові для вимірювання холестерину пацієнта.
Google використовував моделі на основі даних від 284 335 пацієнтів і підтвердив дані на двох незалежних групах з 12 026 і 999 пацієнтів.
«Небезпека полягає в тому, що ми підготували це на невеликому наборі даних», - говорить Лілі Пен, провідний науковий співробітник за проектом. "Ми вважаємо, що точність цього прогнозу буде зростати більше, оскільки ми отримуємо більш повні дані. Виявлення того, що ми взагалі можемо зробити це, - це хороший перший крок, але ми повинні підтвердити його ".
Пен каже, що Google був трохи здивований результатами. Її команда працювала над прогнозуванням хвороби очей, а потім розширила спостереження, попросивши ШІ передбачити, чи була людина курцем або який його кров'яний тиск. Подальше прогнозування факторів, які ставлять людину під загрозу серцевого нападу або інсульту, є відгалуженням початкового дослідження.
Техніка Google створила «теплову карту» або графічне представлення даних, які показали, які пікселі зображення найбільш важливі для прогнозування конкретного фактора ризику. Наприклад, алгоритм Google приділяв більше уваги кровоносним судинам для прогнозування артеріального тиску.
Коли це може знайти практичне застосування? Лілі Пен каже, що швидше за все протягом декількох років, але не в найближчі кілька місяців. «Справа не тільки в тому, що воно буде використовуватися, але і в тому, як воно буде використовуватися», - говорить вона.
Але Лілі Пен з оптимізмом дивиться на те, що штучний інтелект може застосовуватися в інших областях, в тому числі, можливо, в дослідженнях раку.
Медичні відкриття зазвичай робляться проходячи через складну форму «вгадування і випробування», каже Лілі, як при розробці гіпотез зі спостережень, а потім при розробці і проведенні експериментів для їх перевірки. Але спостереження і кількісна оцінка асоціацій з медичними зображеннями є складними через широкий спектр функцій, шаблонів, кольорів, значень і форм, які присутні в реальних зображеннях.