Ученые из Школы общественного здравоохранения при Университете Аделаиды в Австралии сообщают, что им удалось «научить» компьютер предсказывать смертность пациентов на основе данных компьютерной томографии (КТ) с точностью почти 70%.
В ходе исследования были собраны и обработаны более 15 тысяч КТ-изображений семи различных тканей, включая сердце и легкие. Все данные принадлежали пациентам в возрасте 60 лет и старше. Ученые использовали методы логистической регрессии, чтобы выявить маркеры смерти пациента в ближайшие 5 лет. Полученные данные комбинировались с техникой «глубокого обучения», с помощью которой машина училась понимать и анализировать изображения.
Затем ученые предложили компьютеру данные КТ грудной клетки 48 пациентов тех же лет. Оказалось, что машина способна с 69%-ной точностью, по сравнению с опытными врачами, рассчитать показатели 5-летней смертности больных.
«Вместо того, чтобы сосредоточиться на диагностике конкретных заболеваний, мы решили научить автоматизированные системы использовать большие объёмы данных для выявления еле заметных закономерностей – это то, чему не обучают врачей», – объясняет доктор Люк Эукден-Рейнер (Luke Oakden-Rayner).
На следующем этапе ученые планируют использовать возможности компьютерной техники для изучения десятков тысяч КТ-изображений. «Результаты исследования открывают новые возможности применения искусственного интеллекта в области анализа медицинских изображений. Это дает надежду на разработку методов ранней диагностики серьезных заболеваний, требующих своевременного медицинского вмешательства», – уточняет доктор Эукден-Рейнер.
