Ученые из Университета Эмори в США провели исследование, в результате которого нейросеть научили предсказывать вероятность развития диабета, основываясь на анализе рентгеновских снимков. Опубликованные в журнале Nature Communications результаты показывают, что новый алгоритм основан на технике глубокого обучения (deep learning).
Для обучения искусственного интеллекта были использованы более 270 тысяч изображений рентгеновских снимков и данные электронных медицинских карт 160 тысяч пациентов. Такой объем данных позволил нейросети выявлять предрасположенность к диабету за годы до того, как у пациентов был поставлен официальный диагноз. Модель анализировала распределение жировой ткани в верхней части тела и брюшной полости для получения своих выводов.
После обучения алгоритм был протестирован на 10 тысячах испытуемых. Результаты показали, что нейросеть предсказывает диабет более точно, чем простая модель, использующая только клинические данные без изображений. В некоторых случаях, даже за три года до официального диагноза, рентген грудной клетки предупреждал об высоком риске диабета.
В будущем исследователи планируют улучшить алгоритм и интегрировать его в электронные медицинские системы. Это позволит системе предупреждать врачей о необходимости проведения традиционного скрининга у пациентов с высоким риском развития диабета на основе результатов рентгенографии. Такой подход, скорее всего, будет применим и для диагностики других заболеваний, таких как сосудистые расстройства, сердечная недостаточность и хроническая обструктивная болезнь легких.
Источник: Lenta.ru
