Priljubljene Objave
Google AI prikazuje, kako lahko oči razkrijejo tveganje za srčni napad
Bolezni srca in ožilja so vodilni vzrok smrti po vsem svetu in raziskovalci vedo, da k temu prispevajo dejavniki življenjskega sloga, vključno z vadbo in prehrano v kombinaciji z genetskimi dejavniki, starostjo, narodnostjo in spolom.
UI nam ponuja možnosti za nove, manj invazivne teste za zdravje srca - napovedovanje kardiovaskularnih rezultatov iz slik mrežnice z računalniškim vidom - spodbujanje zgodnjih rezultatov. (Vir: datoteka datoteke) Poznavanje tveganja za srčni infarkt ali možgansko kap bi lahko kmalu postalo tako preprosto kot očesni test, saj so raziskovalci pri Googlu in njegovi zdravstveno-tehnološki skupini Verily ugotovili, da bi umetna inteligenca (AI) in strojno učenje (ML) lahko pomagali pri prepoznavanju srčnih signalov bolezni skozi slike mrežnice.
UI nam ponuja možnosti za nove, manj invazivne teste za zdravje srca - napovedovanje kardiovaskularnih rezultatov s slikami mrežnice z računalniškim vidom - spodbudni zgodnji rezultati! 'Je v torek dejal izvršni direktor Googla Sundar Pichai, ki je študijo navedel v tvitu.
Študija, objavljena v reviji Nature Biomedical Engineering, je pokazala, da lahko poglobljeno učenje na sliki očesnega očesa, fotografija, ki vključuje očesne krvne žile, napoveduje dejavnike tveganja za bolezni srca - od krvnega tlaka do statusa kajenja.
Algoritem, ki so ga izdelali raziskovalci, lahko celo pomaga napovedati prihodnji pomemben srčno -žilni dogodek, ki je enak trenutnim ukrepom, je povedal Michael McConnell, vodja oddelka za kardiovaskularne zdravstvene inovacije pri Verily v svojem spletnem dnevniku.
Bolezni srca in ožilja so vodilni vzrok smrti po vsem svetu in raziskovalci vedo, da k temu prispevajo dejavniki življenjskega sloga, vključno z vadbo in prehrano v kombinaciji z genetskimi dejavniki, starostjo, narodnostjo in spolom.
Vendar ne vedo natančno, kako se ti dejavniki seštevajo pri določenem posamezniku, zato je pri nekaterih bolnikih nujno izvesti sofisticirane teste, na primer koronarne preglede koronarnega kalcija, da bi lažje razčlenili posameznikovo tveganje za srčni napad ali možganska kap in drugi srčno -žilni dogodki.
koliko vrst trav obstaja
V tej študiji so raziskovalci z uporabo algoritmov poglobljenega učenja, izučenih na podatkih 284.335 bolnikov, lahko s slikami mrežnice s presenetljivo visoko natančnostjo napovedali dejavnike kardiovaskularnega tveganja za bolnike iz dveh neodvisnih podatkovnih nizov 12.026 in 999 bolnikov.
Algoritem bi lahko 71 odstotkov časa razlikoval slike mrežnice kadilca od nekadilca, je pokazala študija.
Poleg tega, čeprav zdravniki običajno razlikujejo med slikami mrežnice pri bolnikih s hudim visokim krvnim tlakom in normalnimi bolniki, bi lahko naš algoritem še naprej napovedoval sistolični krvni tlak v povprečju znotraj 11 mmHg pri vseh bolnikih na splošno, vključno s tistimi z ali brez povišane krvi. pritiska, je dejala soavtorica študije Lily Peng, produktna vodja Googlove ekipe za možgane.
Eden od razburljivih vidikov te študije je ustvarjanje 'zemljevidov pozornosti', ki pokažejo, kateri vidiki mrežnice so največ prispevali k algoritmu, s čimer se odpre okno v 'črno skrinjico', ki je pogosto povezana s strojnim učenjem, McConnell, ki je prav tako je dejal soavtor študije.
To lahko daje zdravnikom večje zaupanje v algoritem in potencialno zagotovi nov vpogled v značilnosti mrežnice, ki prej niso bili povezani s kardiovaskularnimi dejavniki ali prihodnjim tveganjem, je dejal McConnell.
Ugotovitve kažejo, da bi preprosta slika mrežnice nekega dne lahko pomagala razumeti zdravje pacientovih krvnih žil, ki so ključnega pomena za zdravje srca in ožilja.
To je obetavno, a zgodnje raziskave - potrebno je več dela za razvoj in potrditev teh ugotovitev na večjih kohortah bolnikov, preden bo to lahko prispelo v klinično okolje, je dodal McConnell.
zimzelena drevesa cona 5