Tai galėtų tapti proveržiu medicinoje: kaip žinoti, ar ateityje gresia širdies priepuolis? Atsakymas slypi akyse ()
Ankstyva, tiksli ir paprasta diagnozė yra svarbi beveik visoms sveikatos būklėms, kurias galite įvardyti, taip pat ir širdies ligoms. Nauji tyrimai rodo, kad paprastas akių skenavimas gali padėti nustatyti pacientus, kuriems vėliau gyvenime padidėja širdies ligų ir kraujagyslių problemų rizika.
Prisijunk prie technologijos.lt komandos!
Laisvas grafikas, uždarbis, daug įdomių veiklų. Patirtis nebūtina, reikia tik entuziazmo.
Sudomino? Užpildyk šią anketą!
Jei pavyktų sukurti šį diagnostikos metodą, tai būtų proveržis medicinoje – tokie skenavimai yra greiti, neinvaziniai ir patikimi, o kuo anksčiau bus nustatyta širdies ligų rizika, tuo daugiau gydytojai ir jų pacientai galės padaryti, kad padėtų jų išvengti.
Naujojo metodo pagrindas yra gilaus mokymosi algoritmas – neuroninių tinklų tipo dirbtinio intelekto mokymosi metodas, kurį galima apmokyti apdoroti didelius duomenų rinkinius, kad būtų galima pastebėti konkrečius modelius.
Šiuo atveju mokslininkai jį išmokė ieškoti mažyčių tinklainės kraujagyslių pokyčių, t. y. ryšio, kuris jau anksčiau buvo plačiai aptariamas medicininėje literatūroje.
Naujame straipsnyje komanda praneša, kad jų įrankis sugebėjo maždaug 70 proc. tikslumu nuspėti būsimo miokardo infarkto riziką.
„Dirbtinio intelekto sistema gali padėti nustatyti asmenis, dalyvaujančius įprastinėje akių patikroje, kuriems ateityje gresia didesnė širdies ir kraujagyslių ligų rizika, todėl prevencinį gydymą būtų galima pradėti anksčiau ir taip išvengti ankstyvų širdies ir kraujagyslių ligų“, – „Science Alert“ pasakojo Chrisas Gale, Lidso universiteto širdies ir kraujagyslių medicinos profesorius.
Siekiant sukurti šį įrankį, 5663 JK Biobanko duomenų bazėje esančių asmenų tinklainės ir širdies skenavimai buvo analizuojami kompiuterine programine įranga, o sistema buvo užprogramuota susieti vieno skenavimo pakitimus su kito skenavimo pakitimais.
Po to, kai buvo atliktas mokymo procesas ir išmokyti atsiradę modeliai, dirbtinis intelektas buvo pakankamai protingas, kad pagal tinklainės kraujagysles susietų širdies sveikatą: konkrečiai, širdies kairiojo skilvelio dydį ir siurbimo efektyvumą, kuris jau buvo susietas su padidėjusia širdies ligų tikimybe.
Šis įvertinimas buvo sujungtas su duomenimis apie amžių, lytį ir pagrindine demografine informacija, kad būtų galima atlikti bendrą rizikos įvertinimą. Tyrėjai mano, kad tai galėtų būti naudojama kaip antrinis kreipimosi į gydytojus metodas, rašoma „Science Alert“.
Šiuo metu kairiojo skilvelio – vienos iš keturių širdies kamerų – vertinimui reikalingi brangūs tyrimai, kuriuos reikia atlikti ligoninėje. Daugeliui žmonių visame pasaulyje tai reiškia prieinamumo ir pasiekiamumo problemas.
Tačiau akies tinklainės skenavimas jau dabar įprastai atliekamas optikos klinikose, todėl dirbtinis intelektas galėtų būti papildytas širdies ligų rizikos analize.