У медичному світі існує приказка: «Правильний діагноз — це половина успішного лікування». Однак діагност — це людина, і вона може помилитися (якщо, звичайно, її не звуть Грегорі Хаус).
Удосконалити цей процес допоможе штучний інтелект. Уже зараз він виносить свій вердикт з тією ж точністю, що і його біологічний колега.
Вчені з Університету Аделаїди вирішили не вчити комп’ютер шукати конкретне захворювання, а розробити цілу систему, за допомогою якої можна було б автоматизувати процес. Для цього вони взяли близько 15 тис. знімків грудної клітини, зроблених томографом.
Піддослідні — люди від 60 років. Наявні матеріали розділили на дві категорії. В першу потрапила інформація про 24 пацієнтів, яких не стало 2014 року, але до цього вони п’ять років відвідували лікаря. До другої — також про 24 пацієнтів, які вижили.
При формуванні бази відбиралися знімки без видимих ознак гострих захворювань, металевих предметів у грудній клітині і діагностованих активних онкологічних захворювань.
Потім дані віддали на вивчення нейромережі. За допомогою біомаркерів — набору діагностичних параметрів – вона шукала симптоми різних хвороб. До речі, програма була найбільш точною у випадках важких хронічних захворювань, таких як емфізема і застійна серцева недостатність.
У результаті, спостерігаючи за змінами на знімках одних і тих самих пацієнтів, нейромережа змогла передбачити летальний результат у 69% випадків. Дослідники стверджують, що така точність притаманна і для звичайних лікарів.
За словами доктора Люка Оукден-Райнера, одного з авторів цієї наукової роботи, передбачати майбутнє пацієнта корисно, насамперед, для самого пацієнта. «Це дозволяє лікарю підібрати більш ефективне лікування», — говорить він.
В Університеті Аделаїди вважають, що дослідження відкриває нові можливості для застосування штучного інтелекту в аналізі томограм. В результаті це може привести до більш раннього виявлення захворювань, а отже і швидкого медичного втручання.
Зараз вчені хочуть застосувати подібний метод для того, щоб прогнозувати в пацієнтів ймовірність серцевого нападу.