В новом исследовании, опубликованном в журнале Nature Biological Engineering, ученые разработали метод диагностики с использованием искусственного интеллекта для прогнозирования риска сердечно-сосудистых заболеваний у пациента.
Материалы и методы исследования
Ученые обучили систему более чем 70000 изображений сосудистой сети сетчатки. В новом исследовании описывается сканирование кровеносных сосудов сетчатки (например, для определения степени сужения артериол сетчатки) вместе с данными, описывающими маркеры для индивидуального пациента в качестве источника данных для системы глубокого обучения, чтобы научить ее распознавать признаки сердечно-сосудистых заболеваний у людей. Чтобы проверить точность системы, исследователи сравнили результаты своей системы искусственного интеллекта с диагнозами, поставленными врачами, которые использовали традиционные методы тестирования для диагностики риска сердечно-сосудистых заболеваний, например диабета, ожирения, ИМТ, уровня холестерина и гликозилированного гемоглобина.
Результаты научной работы
Ученые утверждают, что их система превзошла экспертов по отслеживанию пациентов после тестирования. Исследователи предполагают, что диагностические системы на основе искусственного интеллекта помогут в прогнозировании начала сердечно-сосудистых заболеваний.
Авторы другого исследования утверждают, что риск сердечно-сосудистых заболеваний определяют социальные факторы.
Врач кардиолог, терапевт, врач функциональной диагностики АО «СЗЦДМ» (г. Санкт-Петербург), редактор и автор статей
