Американские медики научили искусственный интеллект предсказывать риск смерти с пугающей вероятностью

Алгоритм — пример так называемого машинного обучения — превзошел другие клинически используемые в США прогностические параметры, в том числе оценку сердечной недостаточности, уверены авторы работы из американской региональной системы здравоохранения Geisinger.

«Мы были рады обнаружить, что машинное обучение может использовать неструктурированные наборы данных, такие как медицинские изображения и видео, для улучшения широкого спектра моделей клинического прогнозирования», — сказал Крис Хаггерти, доктор философии, соавтор работы.

Визуализация имеет решающее значение для принятия решений о лечении в большинстве медицинских специальностей и стала одним из наиболее богатых данными компонентов электронной медицинской карты (EHR). Например, одно УЗИ сердца дает около 3000 изображений, и кардиологи имеют ограниченное время для интерпретации этих изображений в контексте множества других диагностических данных.

Это создает существенные возможности для использования таких технологий, как машинное обучение, для анализа этих данных и, в конечном итоге, для оказания интеллектуальной компьютерной помощи врачам.

Для своего исследования исследовательская группа использовала специализированное вычислительное оборудование для обучения модели машинного обучения на 812 278 видео эхокардиограмм, собранных у 34 362 пациентов Geisinger за последние десять лет. В исследовании сравнивались результаты модели с прогнозами кардиологов, основанными на нескольких опросах.

Последующий опрос показал, что с помощью модели точность прогнозов кардиологов улучшилась на 13 процентов. Это исследование с использованием почти 50 миллионов изображений представляет собой один из крупнейших когда-либо опубликованных наборов данных медицинских изображений.

«Наша цель — разработать компьютерные алгоритмы для улучшения ухода за пациентами. В данном случае мы рады, что наш алгоритм смог помочь кардиологам улучшить свои прогнозы», — сказал Альваро Уллоа Черна, доктор философии, автор и старший научный сотрудник отдела трансляционных данных и информатики компании Geisinger.

Ранее НВ писал, что специалисты медицинского центра Beth Israel Deaconess Medical Center-Gen в Бостоне создали устройство, которое сможет обнаружить заболевание и будет работать в области диагностики лучше, чем современные доктора.

Разработчики утверждают, что новая технология позволит спасти миллионы жизней благодаря точной и быстрой диагностике, основанной на данных о состоянии здоровья и болезнях более 250 тысяч человек за последние 30 лет. Кроме того, ученые считают, что суперкомпьютер сможет предупреждать о скорой смерти.

«Наша цель — не заменить врача, а с помощью искусственного интеллекта приумножить способности медиков и улучшить их работу», — говорит доктор Стив Хорнг.

Компьютер будет собирать данные о пациенте каждые три минуты, учитывая все изменения в его состоянии — от уровня кислорода до артериального давления, чтобы предоставить врачам максимально развернутую информацию о здоровье больного.