ИИ для прогнозирования вашего здоровья
Благодаря искусственному интеллекту, мы скоро сможем предсказывать риск развития серьёзных заболеваний в более позднем возрасте всего лишь нажатием кнопки.
Кальцификация брюшной аорты, или АВК, это отложения кальция, которые могут накапливаться в стенках брюшной аорты и предсказывают риск развития сердечно-сосудистых заболеваний, таких как инфаркты и инсульты.
Она также предсказывает риск падений, переломов и позднего деменции.
Удобно, что обычные сканирования плотности костей, используемые для обнаружения остеопороза, также могут обнаруживать АВК.
Однако для анализа изображений требуются высококвалифицированные специалисты, на что может уходить от 5 до 15 минут на одно изображение.
Но исследователи из Школы наук и Школы медицины и здравоохранения Университета Эдит Коуэн (ECU) сотрудничали в разработке программного обеспечения, которое может анализировать сканирования гораздо, гораздо быстрее: примерно 60 000 изображений за один день.
Исследователь и стипендиат Фонда Сердца "Лидер Будущего" ассоциированный профессор Джошуа Льюис сказал, что такой значительный прирост в эффективности будет критически важен для широкого использования АВК в исследованиях и помощи людям в предотвращении развития проблем со здоровьем в более позднем возрасте.
"Поскольку эти изображения и автоматизированные оценки можно быстро и легко получить во время тестирования плотности костей, это может привести к новым подходам в будущем для раннего обнаружения сердечно-сосудистых заболеваний и мониторинга заболеваний во время рутинной клинической практики"
сказал он.
Экономия ОГРОМНОГО количества времени
Результаты были получены в рамках международного сотрудничества между ECU, Университетом Западной Австралии, Университетом Миннесоты, Университетом Саутгемптона, Университетом Манитобы, Институтом исследований старения Маркуса и Медицинской школой Гарварда Хебрю СиньорЛайф. Действительно мультидисциплинарное глобальное усилие.
Хотя это не первый алгоритм, разработанный для оценки АВК на основе этих изображений, данное исследование является самым крупным в своем роде, было основано на наиболее часто используемых моделях аппаратов для измерения плотности костей и является первым, которое было протестировано в реальных условиях с использованием изображений, полученных в рамках рутинного тестирования плотности костей.
Было проанализировано более 5000 изображений экспертами и программным обеспечением команды.
После сравнения результатов эксперты и программное обеспечение пришли к одинаковому выводу о степени АВК (низкая, умеренная или высокая) в 80 процентах случаев – впечатляющий показатель, учитывая, что это была первая версия программного обеспечения.
Важно отметить, что только у 3 процентов людей, которым была поставлена диагноз высокого уровня АВК, программное обеспечение неверно определило низкий уровень.
"Это заметно, поскольку это люди с наибольшей степенью заболевания и наивысшим риском смертельных и несмертельных сердечно-сосудистых событий и смертности по всем причинам," сказал профессор Льюис.
"Хотя еще предстоит работа над повышением точности программного обеспечения по сравнению с человеческими оценками, эти результаты получены с нашим алгоритмом версии 1.0, и мы уже значительно улучшили результаты с нашими более новыми версиями.
"Автоматизированная оценка наличия и степени АВК с точностью, сопоставимой со специалистами по визуализации, предоставляет возможность массового скрининга на сердечно-сосудистые заболевания и другие состояния — даже до того, как у кого-либо появятся симптомы."
"Это позволит людям, находящимся в группе риска, сделать необходимые изменения в образе жизни гораздо раньше и поставить их в более выгодное положение для поддержания здоровья в более поздние годы."
Фонд Сердца предоставил финансирование для проекта, благодаря стипендии Профессора Льюиса "Лидер Будущего" 2019 года, предоставляющей поддержку исследованиям на трехлетний период.
"Машинное обучение для оценки кальцификации брюшной аорты на основе изображений бокового позвоночника, полученных с помощью аппаратов для измерения плотности костей" было опубликовано в eBioMedicine.
Авторами статьи от ECU были ассоциированный профессор Джошуа Льюис, профессор Дэвид Сутер, профессор Джонатан Ходжсон, доктор Зулкарнайн Гилани и доктор Марк Сим, а также приглашенный профессор ECU Ричард Принс.
Источник
