Исследователи из Университета Карнеги-Меллон (CMU) разработали методику машинного обучения, которая анализирует образцы плаценты на наличие признаков рисков для здоровья при будущих беременностях. Система призвана помочь врачам, которые анализируют плаценту на признаки того, что у женщины могут возникнуть проблемы при беременности.
К примеру, один из признаков будущих осложнений с беременностью — это поврежденные кровеносные сосуды, васкулопатия. Их наличие позволяет предположить, что при 2-8% беременностей могут возникнуть осложнения. В крайнем случае, они могут быть смертельными как для матери, так и для младенца.
Если эти повреждения обнаружить на ранней стадии, их можно вылечить до появления симптомов. Однако, поскольку обследование занимает очень много времени и требуют высокоспециализированных навыков, они проводится редко.
Команда тренировала свой алгоритм на основе изображений образцов плаценты. Сначала он обнаруживает все кровеносные сосуды на изображении, а затем определяет, здоров ли каждый отдельный сосуд. Алгоритм также оценивает различные особенности беременности, такие как срок и любые условия, в которых находится мать. Если система обнаруживает какие-либо отклонения, она оценивает риск осложнений.
При тестировании алгоритм классифицировал повреждения точнее, чем профессиональные патологи. Однако исследователи не ждут, что система заменит живых специалистов. Вместо этого система будет составлять выборку, на которые должны обратить внимание врачи. Исследователи отмечают, что это снизит стоимость обследований.
Читайте также:
— В США одобрили самый маленький ядерный реактор в мире
— Симуляция показала, как бы выглядела темная материя
— Ученые выяснили, почему дети являются самыми опасными переносчиками COVID-19