Анализируя скан сетчатки глаза, алгоритм может выводить довольно точные данные о возрасте пациента, его кровяном давлении и пристрастии к курению. Затем эти сведения используются для прогнозирования риска сердечного приступа. Алгоритм потенциально способен поставить диагноз лучше современных методов и позволяет обойтись без анализа крови. Однако необходимо провести еще множество тестов, чтобы убедиться в его эффективности.
Чтобы обучить алгоритм, ученые Google и Verily использовали машинное обучение для анализа медицинских данных почти 300 тыс. пациентов. Затем исследователи создали модель, которая связывала данные с метрикой, необходимой для прогнозирования сердечно-сосудистых заболеваний. Сетчатка глаза заполнена кровеносными сосудами, которые отражают общее состояние организма. Изучая их внешний вид с помощью камеры и микроскопа, врачи могут определить такие вещи, как давление, возраст пациента, и курит ли он. Эти показания являются важными предикторами сердечно-сосудистых заболеваний.
Алгоритм от Google смог выдать результат с 70-процентной точностью, в то время, как метод SCORE, основанный на анализе крови, дает правильные результаты в 72% случаев, при этом он значительно более трудоемкий. Алун Хьюз, профессор сердечно-сосудистой физиологии и фармакологии в Университетском колледже Лондона, сказал, что алгоритм Google оказался работоспособным из-за длительного изучения сетчатки глаза.
Для Google это важная работа, так как ИИ в будущем позволит ставить диагнозы вовсе без врача. Компания также занимается сбором медицинских данных 10 тыс. человек в течение четырех лет в рамках проекта Project Baseline. Однако реальностью ИИ-доктор станет лишь спустя десятилетия, даже не годы.
Новое исследование, проведенное в Калифорнийском университете в Сан-Франциско, показало, что нейросеть, разработанная стартапом Cardiogram, способна диагностировать диабет с 85-процентной точностью. При этом для ее использования не нужны специальные медицинские приборы — достаточно умных часов Apple Watch или другого носимого устройства.
