Всё, как и заявлено в заголовке - учёные из Осаки (поэтому такая картинка на посте - сверханимешная Сырно) объединили зоны технологии и медицины, подумав, что ИИ может точнее человека определить, есть ли болезнь клапанов сердца по снимку или же нет.
Зачастую подобные заболевания проверяют через эхокардиографию. Правда, в данном методе должны работать специалисты, чтобы не допускать случайных (или намеренных) ошибок. Ещё одним методом является создания рентген-снимков (полагаю, многие проходили через это ещё в школьные годы на медкомиссиях).
И пусть сердце появлялось на скринах лёгких, прежде мало что можно было сказать по поводу определения болезней таким образом... Людьми. Но не ИИ.
ИИ научился определять функции сердца и болезни с его клапанами, когда тому скормили базу данных из 22551 рентген-снимков, ассоциирующихся с 22551 эхокардиографией от 16946 пациентов с четырёх устройств за 2013-2021ые года. После чего поставили рентген "фотографии" как вводные данные, а эхокардиографию как выходные данные и ИИ научился запоминать причинно-следственную связь между двумя потоками.
И теперь ИИ модель уже может рассортировать по шести категориям болезни пороков сердца с площадью под кривой (в фармакокинетике это интеграл зависимости концентрации лекарства в крови от времени. От 0 до 1, чем ближе к 1, тем лучше) от 0.83 до 0.92.
И 0.92 было в 40% случаях порогового значения для обнаружения фракции выброса левого желудочка (ФВЛЖ, сколько % крови выбрасывается из, собственно, левого желудочка при сокращении сердца) - важного измерения в мониторинге работы сердца.
Если все результаты тестов подтвердятся, то использование ИИ послужит отличным дополнением к эхокардиографии у докторов. Но даже без этого, подобная система, метод, пригодится, к примеру, в ночное время, когда специалистов просто может не быть на месте или если у пациентов есть проблемы с эхокардиографией.
#Cirno #Science #Medicine@cirno_nb
Мы в VK: https://vk.com/cirno_nb
