Для обучения алгоритма профессионалы использовали базу, содержащую фотографии сетчатки глаз и медицинские показатели практически 300 тыс. пациентов. Затем полученная информация служит для прогнозирования риска сердечно-сосудистых заболеваний. Принципы работы нового метода диагностики человеческого организма по сетчатке глаза описаны в издании Nature Biomedical Engineering. Согласно полученным в процессе опытов данным, система определяет риск сердечных заболеваний с точностью до 70%. Так можно оценить состояние сетчатки и множества сосудов глазного дна. Например, она очень точно определяет возраст человека, кровяное давление, либо даже является ли человек курящим. Эти показания являются главными предикторами сердечно-сосудистых заболеваний. Первые результаты получены в итоге тестов на 300 тысячах общедоступных медицинских данных, которые позволяют определить предрасположенность людей к заболеваниям сердечно — сосудистого направления, включая риски сердечного приступа. Ученые отмечают, что через человеческую сетчатку проходит огромное количество кровеносных сосудов, состояние которых демонстрирует общее здоровье сердца. Это всего на 2% менее, чем набирает в таком же тесте везде применяемый метод обнаружения риска сердечных заболеваний SCORE.

Создатели нового алгоритма использовали технологии глубинного обучения (deep learning). В Verily отмечают, что пока находятся только на первоначальной стадии исследования.

Правда, идея на 100% поручить здоровье человека искусственному интеллекту — пока все-таки очень отдаленная перспектива.

Нейросеть Google определяет болезни сердца через сетчатку глаза пользователя


В записи нет меток.