Naukowcy z Verily, jednostki badawczej Alphabet Inc. (firmy-matki Google’a), udowodnili że stworzona przez nich sztuczna inteligencja jest w stanie przewidzieć z dużą dokładnością ryzyko zachorowania na choroby układu sercowo-naczyniowego.
Samouczący się algorytm lub sztuczna inteligencja Verily jest w stanie ocenić, czy dana jednostka jest wystawiona na ryzyko choroby serca poprzez skan siatkówki oka z taką samą dokładnością, co skomplikowane procedury medyczne.
Metoda została opublikowana w kwartalniku Biomedical Engineering po przeprowadzeniu przez placówkę przeglądu partnerskiego, jednak do zastosowania technologii w szpitalach będzie jeszcze trzeba trochę poczekać.
Jak powiedział Luke Oakden-Rayner, specjalista ds. samouczących się algorytmów z Uniwersytetu w Adelaidzie: Pozyskują dane w celu badania pojedynczego zjawiska klinicznego i są z nich w stanie wycisnąć więcej, niż jesteśmy to w stanie zrobić my. Nie chodzi jednak o zastąpienie lekarzy, ale o zwiększenie naszych możliwości diagnostycznych.
Sztuczna inteligencja nauczyła się tej procedury, korzystając z bazy danych 300 tys. pacjentów, zawierającej osobistą informację medyczną i skany siatkówki oka. W proces została zaangażowana sieć neuronowa.
Mimo że koncept diagnozy serca opartej o analizę oka wydaje się należeć do radiestezji, jest on w istocie oparty o twarde fakty medyczne. Tylna ściana siatkówki jest pełna naczynek krwionośnych, które doskonale odzwierciedlają ogólny stan zdrowia, co pomaga lekarzom ustalić ryzyko zachorowania na choroby układu sercowo-naczyniowego przez pacjenta.
Skonfrontowana z obrazami siatkówki dwóch różnych pacjentów, sztuczna inteligencja była w stanie ocenić z 70% dokładnością, który z nich przeszedł atak serca, a który nie. Jest to wynik gorszy zaledwie o 2 punkty procentowe od diagnostyki szpitalnej, która wymaga badania krwi.
Wyniki są obiecujące, ale teraz algortym musi zostać głębiej przetestowany, żeby zyskać zaufanie lekarzy. Jest to jednak z pewnością wielki sukces dla Alphabet, której eksperci od kilku lat usilnie pracują nad usprawnieniem działania sztucznych inteligencji, by można je było jak najszybciej wdrożyć w życie.
Źródło: The Verge
magivanga.com 