В разработках в области здравоохранения, придумали новый способ оценить риск сердечно-сосудистых заболеваний, используя алгоритм машинного обучения. Анализируя глаза человека, новая программа компании способна аккуратно собрать различные данные, включая возраст, кровяное давление и потребление никотина. Эти и другие данные программа потом использует для того, чтобы предсказать риск сердечных приступов. Точность прогноза, утверждают ученые из Google, практически равна точности ведущих существующих методов клинической медицины.

Алгоритм не требует делать анализ крови, что значительно упрощает и убыстряет задачу врачей, которые определяют риск сердечных приступов. Однако новый метод нуждается в дальнейших тестированиях, прежде чем его можно будет использовать в клинических условиях.

Статья, описывающая алгоритм, была опубликована в журнале издательства Nature Biomedical Engineering.

Исследователь Люк Окден-Райнер (Luke Oakden-Rayner), специализирующийся на новых технологиях в медицине, отметил, что алгоритм Google может улучшить существующие методы диагностики заболевания.

«Они берут данные, которые собрали для иных целей, и используют их шире, чем мы пока это делаем, – говорит Окден-Райнер. – Этот алгоритм не заменяет врачей, но расширяет возможности медицины».

Для тестирования алгоритма ученые из Google и Verily использовали машинное обучение для анализа медицинских данных почти 300 000 пациентов. Данные содержали сканы глаз пациентов, а также общие медицинские показатели. Используя анализ глубокого обучения, нейронные сети затем исследователи эту информацию на предмет закономерностей, учась ассоциировать контрольные признаки в сканах глаз с другими данными, которые обычно используются для определения риска сердечно-сосудистых заболеваний (к примеру, возраст и кровяное давление).

Алгоритм Google основан на существующих научных исследованиях, авторы которых использовали фотографии задней стенки глаза с кровяными сосудами для анализа общего здоровья пациента. Анализируя сканы глаз пациентов, у некоторых из которых был сердечный приступ в течение следующих пяти лет, алгоритм Google был способен правильно предсказать приступ в 70% случаев. Для сравнения, точность предсказаний с помощью методов, которые сегодня используются в клинической медицине, составляет 72%.

Алан Хугс (Alun Hughes), профессор в области сердечно-сосудистой физиологии и фармакологии в Университетском колледже Лондона, отметил, что подход Google кажется обоснованным, поскольку медики уже давно использовали заднюю стенку глаза для определения риска сердечно-сосудистых заболеваний. Профессор Хугс добавил, что разработанный Google алгоритм обладает потенциалом ускорить медицинскую диагностику, но для этого необходимы дальнейшие клинические испытания.

Со своей стороны, для Google это означает, что искусственный интеллект все чаще используется для научных открытий и анализа существующих медицинских данных. Располагая нужным количеством данных, искусственный интеллект сможет дать полностью новый взгляд на медицину без человеческого вмешательства. Вероятно, пройдут десятилетия, прежде чем искусственный интеллект сможет установить диагноз без помощи врача-человека, но исследования Google показывают, что эта идея – не такая уж и фантастика.