Ученые создали алгоритм на основе Deep Learning для предсказания риска сердечного приступа или инсульта. Об этом сообщает Радиологическое общество Северной Америки.
Алгоритмы Deep Learning обучаются на больших базах данных и способны замечать малейшие связи между деталями изображения и определенными фактами. «Наша Deep Learning модель предлагает метод популяционного скрининга риска возникновения сердечно-сосудистых заболеваний с использованием обычных рентгеновских снимков, — рассказывает Джейкоб Вайс, один из авторов разработки. — С его помощью можно выявлять людей, которым с точки зрения статистики необходимо лечение».
Текущая версия алгоритма оценивает риск возникновения заболеваний в течение 10 лет, и позволяет определить, кому из пациентов необходим прием статинов — препаратов для снижения уровня холестерина. Для обучения было использовано 147 497 рентгенограмм грудной клетки 40 643 пациентов. После завершения обучения авторы проверили работу алгоритма на архивных медицинских данных о 11 430 пациентах. 1096 из них (9,6%) в течение следующих 10 лет после после начала
наблюдения испытали серьезные проблемы с сердечно-сосудистой системой, вроде инсульта и сердечного приступа. Выяснилось, что алгоритм был бы способен предсказать возникновение этих проблем с высокой точностью, отвечающей принятым стандартам диагностирования.