Учeныe сoздaли aлгoритм с примeнeниeм искусствeннoгo интeллeктa к прeдскaзaния рискa сeрдeчнoгo приступa али инсультa.
Кaк сообщает Радиологическое братство Северной Америки, алгоритмы Deep Learning обучаются получи больших базах данных и способны устанавливать малейшие связи среди деталями изображения и определенными фактами.
«Наша имитация предлагает метод популяционного скрининга отметка возникновения сердечно-сосудистых заболеваний с использованием обычных рентгеновских снимков, — рассказывает Джейкоб Вайс, Вотан из авторов разработки. — С его через можно выявлять людей, которым с точки зрения статистики ничего не поделаешь лечение».
Текущая модифицирование алгоритма оценивает рискованность возникновения заболеваний в протяжение 10 лет, и позволяет назначить, кому из пациентов необходим принятие статинов — препаратов ради снижения уровня холестерина. Ради обучения было использовано 147 497 рентгенограмм торакальный клетки 40 643 пациентов. Позднее завершения обучения авторы проверили работу алгоритма возьми архивных медицинских данных о 11 430 пациентах.
1096 изо них (9,6%) в ход следующих 10 парение после после альфа и омега наблюдения испытали серьезные проблемы с от всего сердца-сосудистой системой, что-то инсульта и сердечного приступа. Выяснилось, отчего алгоритм был бы ловок предсказать возникновение сих проблем с высокой точностью, отвечающей принятым стандартам диагностирования.
