НЕИНВАЗИВНОЕ ОПРЕДЕЛЕНИЕ РИСКОВ СЕРДЕЧНО СОСУДИСТЫХ ЗАБОЛЕВАНИЙ ПО ИЗОБРАЖЕНИЮ СЕТЧАТКИ ГЛАЗА
Новая разработка инженеров компаний Google Research и Verily Life Science позволяет с помощью специального алгоритма определить риски сердечно-сосудистых заболеваний и другие жизненно важные факторы организма путем анализа изображения сетчатки глаза.
Разработана сверточная нейронная сеть – упреждающий алгоритм, основанный на биологических процессах, соответствии нейронов, обычно используемых при анализе изображений. Этот тип искусственного интеллекта анализирует изображения целостно, не разбивая их на более мелкие детали, основываясь на их общих сходствах и симметричных частях.
В последние годы такой подход стал весьма популярным, особенно когда Facebook и другие технологические гиганты начали разрабатывать программное обеспечение для распознавания лиц. Ученые давно предположили, что этот данный тип сети можно использовать в других областях, но из-за сложной сложности обработки прогресс был медленным.
Наблюдение и количественное определение ассоциаций в изображениях может быть затруднено из-за широкого спектра функций, узоров, цветов, значений и форм в реальных данных. В исследовании была использована система искусственного интеллекта, которая обучалась по данным от 284 335 пациентов. Затем нейронная сеть была протестирована на двух независимых наборах данных из 12 026 и 999 фотографий соответственно. Система смогла определить возраст (в пределах 3.26 лет), а также, в пределах приемлемой границы, пол, статус курения, систолическое артериальное давление, и возможность развития серьезных неблагоприятных сердечных событий. Исследователи отмечают, что результаты были похожи на европейскую систему SCORE, тест, который основывается на анализе крови.
Для определения сердечно-сосудистых рисков врачи сегодня в значительной степени полагаются на анализы крови, поэтому наличие неинвазивной альтернативы может сэкономить много затрат и времени.
Полностью исследовательскую работу можно скачать здесь
Новая разработка инженеров компаний Google Research и Verily Life Science позволяет с помощью специального алгоритма определить риски сердечно-сосудистых заболеваний и другие жизненно важные факторы организма путем анализа изображения сетчатки глаза.
Разработана сверточная нейронная сеть – упреждающий алгоритм, основанный на биологических процессах, соответствии нейронов, обычно используемых при анализе изображений. Этот тип искусственного интеллекта анализирует изображения целостно, не разбивая их на более мелкие детали, основываясь на их общих сходствах и симметричных частях.
В последние годы такой подход стал весьма популярным, особенно когда Facebook и другие технологические гиганты начали разрабатывать программное обеспечение для распознавания лиц. Ученые давно предположили, что этот данный тип сети можно использовать в других областях, но из-за сложной сложности обработки прогресс был медленным.
Наблюдение и количественное определение ассоциаций в изображениях может быть затруднено из-за широкого спектра функций, узоров, цветов, значений и форм в реальных данных. В исследовании была использована система искусственного интеллекта, которая обучалась по данным от 284 335 пациентов. Затем нейронная сеть была протестирована на двух независимых наборах данных из 12 026 и 999 фотографий соответственно. Система смогла определить возраст (в пределах 3.26 лет), а также, в пределах приемлемой границы, пол, статус курения, систолическое артериальное давление, и возможность развития серьезных неблагоприятных сердечных событий. Исследователи отмечают, что результаты были похожи на европейскую систему SCORE, тест, который основывается на анализе крови.
Для определения сердечно-сосудистых рисков врачи сегодня в значительной степени полагаются на анализы крови, поэтому наличие неинвазивной альтернативы может сэкономить много затрат и времени.
Полностью исследовательскую работу можно скачать здесь