Искусственный интеллект предскажет продолжительность жизни по томограмме
Друзья, с момента основания проекта прошло уже 20 лет и мы рады сообщать вам, что сайт, наконец, переехали на новую платформу.
Какое-то время продолжим трудится на общее благо по адресу
На новой платформе мы уделили особое внимание удобству поиска материалов.
Особенно рекомендуем познакомиться с работой рубрикатора.
Спасибо, ждём вас на N-N-N.ru
Ученые из Университета Аделаиды в Австралии научили искусственный интеллект предсказывать продолжительность жизни пациентов с серьезными заболеваниями. Ученые утверждают, что точность их программы составляет 69 процентов, что сопоставимо с прогнозами врачей. Работа опубликована в журнале Scientific Reports.
Как правило для изучения состояния внутренних органов пациентов используется томография, позволяющая получать послойное изображение исследуемого объекта. Для того, чтобы определить состояние пациента и составить прогноз о его дальнейшем изменении, требуется высокая квалификация наблюдающего за ним специалиста. Для того, чтобы ускорить, автоматизировать и уточнить диагностирование заболеваний, ученые разрабатывают компьютерные системы с машинным обучением.
В своей работе ученые решили не учить компьютер искать конкретное заболевание, а разработать систему, способную дать общую оценку здоровья пациентов и прогноз дальнейшей продолжительности жизни. Для этого они использовали данные компьютерной томографии грудной клетки пациентов с возрастом 60 и более лет, наблюдавшихся в течение предыдущих нескольких лет. Таким образом исследователи имели данные о первоначальном состоянии пациентов и дальнейшем течение болезни. Было сформировано два набора данных. Первый был собран из снимков 24 пациентов, умерших в 2014 году, которые в течение пяти лет, предшествовавших смерти, обследовались с помощью компьютерной томографии. При формировании группы отбирались пациенты без видимых признаков острых болезней, металлических предметов в грудной клетке и диагностированных активных онкологических заболеваний. Вторая группа была сформирована из аналогичной группы из 24 выживших пациентов.
Смертельные случаи (слева) и томограмма выживших пациентов (справа). Luke Oakden-Rayner et al. / Scientific Reports, 2017
Программа, разработанная учеными, основывалась на сверточной нейросети. Такой тип нейронных сетей часто используется для обработки изображений, потому что позволяет выделять в них особенности различного масштаба. В данном случае нейросеть обучили выделять в изображениях пациентов так называемые биомаркеры — наборы диагностических параметров, выделяющих различные нарушения на фоне здоровой ткани. Система искала в органах симптомы различных заболеваний и синдромов, таких как эмфизема легких или сердечная недостаточность.
В результате, наблюдая за изменениями на снимках одних и тех же пациентов, нейросеть смогла определить их пятилетнюю выживаемость пациентов с точностью 69 процентов. Ученые утверждают, что этот показатель в целом аналогичен точности оценок врачей. Необходимо отметить, что использованная в работе выборка недостаточна для однозначного утверждения о точности представленной методики. Обычно для тренировки нейросетей используется на несколько порядков больший объем исходных данных. Вероятно, при увеличении количества исследуемых пациентов программа сможет превзойти врачей в точности постановки диагноза и оценке общего состояния здоровья.
Это далеко не первый случай диагностики заболеваний с помощью искусственного интеллекта. В 2016 году компьютер с помощью машинного обучения научили отделять меланому от доброкачественных пигментных образований с точностью 98 процентов, а в начале 2017 года ученые представили систему, позволяющую прогнозировать риск смерти пациентов с сердечно-сосудистыми заболеваниями с точностью 73 процента.
Автор: Григорий Копиев
- Источник(и):
- Войдите на сайт для отправки комментариев