Стэнфордская команда натаскала алгоритм машинного обучения на распознание различных типов нерегулярного сердцебиения среди данных ЭКГ. Некоторые виды нарушения синусового ритма могут приводить к серьезным последствиям, вплоть до внезапной остановки сердца, но их признаки может быть сложно обнаружить, поэтому пациентам приходится несколько недель носить датчик ЭКГ. Но даже в этом случае врачам бывает непросто различить безопасную аритмию и ту, которая требует вмешательства.
В сотрудничестве с компанией iRhythm, производителем портативных устройств ЭКГ, ученые собрали 30 тысяч записей длиной 30 секунд у пациентов, страдающих разной формой аритмии. Эти данные стали основой для глубокого обучения нейронной сети, которую настраивали до тех пор, пока она не смогла идентифицировать проблемные сигналы на бумаге и в звуковой форме лучше, чем врачи-специалисты.
Основной трудностью, считают разработчики, будет убедить докторов и пациентов доверять алгоритму, в частности, глубокому обучению, которое отличается особенной непрозрачностью. Но Ын убежден, что революция приближается. По его мнению, через 10 лет здравоохранение будет использовать ИИ намного чаще и будет сильно отличаться от современного, пишет MIT Technology Review.
«Google хочет избавить мир от телефона в смартфоне»
Мнения
Уход Эндрю Ына с поста руководителя подразделения ИИ в Baidu серьезно поколебал положение китайского поисковика. Недавно стало известно, что Ын планирует развивать собственный стартап Deeplearning.ai, но чем именно она будет заниматься — пока неизвестно.