Исследователи разработали программное обеспечение с искусственным интеллектом, которое быстро анализирует сканы плотности костей, чтобы предсказать риск развития таких заболеваний, как сердечные приступы, инсульт, падения, переломы и слабоумие. Программное обеспечение ищет признаки кальцификации брюшного отдела аорты, предиктора этих состояний. В то время как специалистам обычно требуется 5-15 минут для анализа каждого сканирования, ИИ может обрабатывать 60 000 изображений за один день. Алгоритм точно соответствует заключениям экспертов в 80% случаев, что представляет собой значительный прогресс в раннем выявлении и мониторинге заболеваний. Результаты исследования опубликованы в научном журнале eBioMedicine.
Новизна исследования
Благодаря искусственному интеллекту мы скоро сможем прогнозировать риск развития серьезных заболеваний в более позднем возрасте одним нажатием кнопки. Хотя это не первый алгоритм, разработанный для выявления кальцификаций брюшного отдела аорты по этим изображениям, это исследование является крупнейшим в своем роде, оно было основано на наиболее часто используемых моделях машин для определения плотности костей и является первым, которое было протестировано в реальных условиях с использованием изображений.
Актуальность исследования
Кальцификация брюшной аорты, или КБА, представляет собой обызвестмвленные бляшки, которые образуются в стенках брюшной аорты и предсказывает риск развития сердечно-сосудистых заболеваний, таких как сердечные приступы и инсульт. КБА также может предсказать риск падений, переломов и слабоумия в пожилом возрасте.
Сканирование для определения плотности костей, используемое для выявления остеопороза, также может обнаруживать КБА. Однако для анализа изображений необходимы высококвалифицированные опытные специалисты, процесс, который может занять 5-15 минут на каждое изображение. Однако исследователи из Научной школы Университета Эдит Коуэн (ECU) разработали программное обеспечение, которое может анализировать сканы намного быстрее: примерно 60 000 изображений за один день.
Исследователь Джошуа Льюис (Joshua Lewis) считает, что это значительное повышение эффективности будет иметь решающее значение для широкого использования КБА в исследованиях и поможет людям избежать проблем со здоровьем в более позднем возрасте.
«Поскольку эти изображения и автоматические оценки могут быть быстро и легко получены во время диагностики плотности костной ткани, в будущем это поможет разработать новые подходы к раннему выявлению сердечно-сосудистых заболеваний и мониторингу заболеваний во время обычной клинической практики», — добавляет Джошуа Льюис.
Результаты исследования
Эксперты и программное обеспечение команды ученых проанализировали более 5000 изображений. После сравнения результатов эксперты и программное обеспечение пришли к одному и тому же выводу о степени КБА (низкий, средний или высокий) в 80% случаев — впечатляющая цифра, учитывая, что это была первая версия программного обеспечения. Важно отметить, что только у 3% людей с высоким уровнем КБА программное обеспечение ошибочно диагностировало низкий уровень.
«Это примечательно, поскольку это люди с наибольшей степенью заболевания и самым высоким риском фатальных и нефатальных сердечно-сосудистых событий и смертности от всех причин», — заключает профессор Льюис. «Хотя еще предстоит поработать над повышением точности программного обеспечения по сравнению с показаниями человека, эти результаты получены из нашего алгоритма версии 1.0, и мы уже существенно улучшили результаты в наших более поздних версиях. Автоматическая оценка наличия и степени КБА с точностью, аналогичной точности специалистов по визуализации, дает возможность широкомасштабного скрининга сердечно-сосудистых заболеваний и других состояний — даже до того, как у кого-то появятся какие-либо симптомы».
Авторы другого исследования утверждают, что камера iPhone 6 помогает выявлять бляшки в сонных артериях