Исследователи из Университета Эдит Коуэн в Австралии обратились к искусственному интеллекту, чтобы ускорить процесс оценки и подсчёта кальцификации в сердечно-сосудистой системе. Анализируя рентгеновские снимки костей, компьютер смог предсказать вероятность сердечного приступа или инсульта.
Плотность костей обычно сканируют на предмет наличия остеопороза в позвонках, но команда учёных решила, что таким образом косвенно можно выявить и другие патологии в организме, в частности, кальцификацию брюшной аорты (AAC). Исследователи ввели в свою модель машинного обучения 5012 изображений позвоночника, сделанных четырьмя различными моделями машин для измерения плотности костей. Затем они оценили производительность модели в точной классификации изображений на низкую, среднюю и высокую категории кальцификации на основе их оценки AAC-24.
Для проверки точности оценки AAC, основанные на машинном обучении, сравнивались с оценками, полученными специалистами-людьми. В итоге специалист и программа приходили к одному и тому же решению в 80% случаев. Лишь 3% людей с высокими баллами AAC были неправильно диагностированы программным обеспечением как имеющие низкие баллы.
ИИ способен ставить диагнозы со скоростью примерно 60 000 изображений в день. Специалисту в среднем требуется от 5 до 15 минут для анализа одного изображения.
