Népszerű Bejegyzések
A Google mesterséges intelligenciája megmutatja, hogyan mutathatják ki a szemek a szívroham kockázatát
A szív- és érrendszeri betegségek a vezető halálokok világszerte, és a kutatók tudják, hogy az életmódbeli tényezők, beleértve a testmozgást és az étrendet, valamint a genetikai tényezőket, az életkort, az etnikai hovatartozást és a szexet, mind hozzájárulnak ehhez.
Az AI új, kevésbé invazív teszteket kínál a szív egészségére vonatkozóan - a kardiovaszkuláris eredmények előrejelzése a retina képeiből számítógépes látással - ösztönözve a korai eredményeket. (Forrás: File Photo) A szívroham vagy az agyvérzés kockázatának ismerete hamarosan olyan egyszerűvé válhat, mint egy szemvizsgálat, mivel a Google kutatói és egészségtechnológiai karja Valóban megállapította, hogy a mesterséges intelligencia (AI) és a gépi tanulás (ML) segíthet a szív jeleinek azonosításában betegségek retina képeken keresztül.
Az AI új, kevésbé invazív teszteket kínál a szív egészségére - a kardiovaszkuláris eredmények előrejelzése a retina képeiből számítógépes látással - bátorítva a korai eredményeket! - mondta Sundar Pichai, a Google vezérigazgatója kedden, miközben egy tweetben hivatkozott a tanulmányra.
A Nature Biomedical Engineering folyóiratban megjelent tanulmány kimutatta, hogy a retina fundus képére alkalmazott mély tanulás, egy fénykép, amely a szem ereit tartalmazza, megjósolhatja a szívbetegségek kockázati tényezőit - a vérnyomástól a dohányzás állapotáig.
A kutatók által kifejlesztett algoritmus a jelenlegi intézkedésekkel megegyező jövőbeli jelentős kardiovaszkuláris esemény bekövetkezésének előrejelzésében is segíthet - mondta Michael McConnell, a Verily kardiovaszkuláris egészségügyi innovációjának vezetője blogbejegyzésében.
A szív- és érrendszeri betegségek a vezető halálokok világszerte, és a kutatók tudják, hogy az életmódbeli tényezők, beleértve a testmozgást és az étrendet, valamint a genetikai tényezőket, az életkort, az etnikai hovatartozást és a szexet, mind hozzájárulnak ehhez.
Mindazonáltal nem tudják pontosan, hogy ezek a tényezők hogyan adódnak össze egy adott egyénben, ezért egyes betegeknél elengedhetetlenné válik a kifinomult tesztek elvégzése, például a koszorúér -kalcium CT -vizsgálatok, amelyek segítenek jobban rétegezni az egyén szívinfarktus vagy szívroham kockázatát. agyvérzés és egyéb szív- és érrendszeri események.
élénkzöld hernyó tüskés
Ebben a tanulmányban a 284 335 beteg adatai alapján kiképezett mély tanulási algoritmusok segítségével a kutatók a retina képeiből meglepően nagy pontossággal tudták megjósolni a kardiovaszkuláris kockázati tényezőket két független, 12 026 és 999 betegből álló adathalmazból.
Az algoritmus az esetek 71 százalékában meg tudta különböztetni a dohányos retina képeit a nemdohányzókétól.
Ezen túlmenően, bár az orvosok jellemzően meg tudják különböztetni a súlyos magas vérnyomásban szenvedő betegek és a normál betegek retina képeit, algoritmusunk tovább mehet előre a szisztolés vérnyomás előrejelzésére átlagosan 11 Hgmm -en belül a betegek esetében, beleértve azokat is, akik magas vérnyomással rendelkeznek és nem nyomás, mondta tanulmány társszerzője, Lily Peng, a Google Brain Team termékmenedzsere.
Ennek a tanulmánynak az egyik izgalmas aspektusa a „figyelem -térképek” létrehozása, amelyek megmutatják, hogy a retina mely aspektusai járultak hozzá leginkább az algoritmushoz, ezáltal ablakot nyitva a gyakran a gépi tanuláshoz kapcsolódó „fekete dobozba”, McConnell, aki szintén a tanulmány társszerzője-mondta.
Ez nagyobb bizalmat adhat a klinikusoknak az algoritmusban, és potenciálisan új betekintést nyújthat a retina jellemzőibe, amelyek korábban nem kapcsolódtak a kardiovaszkuláris kockázati tényezőkhöz vagy a jövőbeli kockázatokhoz, mondta McConnell.
Az eredmények azt sugallják, hogy egy egyszerű retina kép egy napon segíthet megérteni a páciens ereinek egészségét, ami kulcsfontosságú a szív- és érrendszer egészségéhez.
Ez ígéretes, de korai kutatás - további munkát kell végezni annak érdekében, hogy fejlesszük és érvényesítsük ezeket az eredményeket a nagyobb betegkohorszokon, mielőtt ez klinikai környezetbe kerülhet - tette hozzá McConnell.
különböző típusú fűzfák képekkel