Невронна мрежа на Google определя пола, възрастта и артериалното налягане по очното дъно

Учените на Google и неговата дъщерна компания Verily, специализирана в разработването на нови медицински технологии, създадоха нов начин за определяне на рисковите фактори за развитието на сърдечно съдовите заболявания, като например исхемичната болест на сърцето и опасността от получаване на инсулт. Тренираната невронна мрежа съвсем точно изчислява всички тези фактори по изображенията на очното дъно.

В групата снимки по-долу, в горния ляв ъгъл е показан цветното изображение на сканирано очно дъно, взето от базата данни Biobank. Останалите снимки показват същото изображение, но в черно-бели варианти. На всяка от тях със зелен цвят е нанесена топлинната карта, съответстваща на следните признаци: възраст, пол, пушач (да/не), средното съдържание на захар в кръвта HbA1c, индекса на телесната маса BMI, артериалното систолично налягане SBP, артериалното диастолично налягане DBP. Показани са реални параметри от базата данни и параметрите, дадени от невронната мрежа.

Знаейки тези фактори, може с голяма точност да се пресметне вероятността от развитието на сърдечно съдови заболявания, които са основната причина за настъпването на смърт в целия свят (око 31% от хората умират от подобни заболявания).

С помощта на новата ИИ система лекарите могат да икономисат много време, понеже вместо няколко анализа, сега предварителната диагностика се извършва само за няколко минути. Теоретично, новият алгоритъм може да осъществява диагностика и в дистанционен режим. Нужен е само офталмоскоп и някой, който да направи снимката.

Засега точността на новата невронна мрежа не е много висока, но дава многообещаващи резултати. В този случай изкуственият интелект не заменя лекаря, а значително разширява неговите възможности.

За обучението на невронната мрежа Google и Verily са използвали медицинските картони със снимките на очните дъна на 300 000 пациенти. По-голямата част от данните е получена от базата EyePACS (236 234 пациенти, 1 682 938 изображения). Останалата информация е взета от базата данни UK Biobank, в която са нанесени и индекса на телесната маса, артериалното налягане и дали пациентът е пушач.

Идеята за разпознаването на заболяванията по ретината съвсем не е нова, но сега за първи път в тази насока се използва машинно обучение на невронни мрежи.

Точността е следната: ако на невронната мрежа на Google бъдат подадени снимките на очното дъно на два пациента, единият от които е пострадал от сърдечносъдово заболяване през последните 5 години, а другият не е боледувал, то тя вярно определя коя снимка на кой пациент е в 70% от случаите. Това е малко по-нисък резултат от точността на използвания към днешен ден в медицината алгоритъм SCORE, който в този случай показва точност от 72%.

Точността на определянето на пола, възрастта и различните фактори на риска са показани в следната таблица:

Медиците се отнасят положително към използването на невронни мрежи именно в тази област, понеже отдавна се знае, че ретината на окото добре показва риска от възникването на сърдечно съдови заболявания. В този случай Изкуственият интелект може значително да ускори и да повиши точността на тази диагностика. Сега започват мащабните тестове на новата технология.

Това откритие е поредното доказателство, че невронните мрежи могат широко да се използват в съвременната медицина, особено в диагностиката. Сега само се напипват очевидните варианти за използването на ИИ в тази област, но вече се въвежда диагностика на аритмията по кардиограма, машинната диагностика на пневмонията по рентгенови снимки, диагностика на рака на кожата и още много други.

Потресаващите възможности за използването на ИИ за диагностицирането на заболяванията е една от причините Google да стартира проекта Baseline за събирането на подробните медицински данни на 10 000 души в продължение на 4 години.

Научната работа е публикувана на 19 февруари 2018 година в списани Nature Biomedical Engineering.