Исследователи из Медицинского центра Гейзингера (США) использовали метод машинного обучения для изучения медицинских изображений. На основе огромного массива данных искусственный интеллект смог с высокой точностью спрогнозировать риск смерти пациента в течение ближайшего года. Исследование описано в статье, опубликованной в журнале Nature Biomedical Engineering.
Чтобы поставить верный диагноз и составить план лечения пациента, врачи используют информацию из истории болезни и данные обследований. Но человеку сложно систематизировать и анализировать очень большие массивы данных.
Ученые из США использовали методы машинного обучения для изучения медицинских изображений. Чтобы обучить искусственный интеллект медицинскому прогнозированию, потребовалось 812 тысяч видеозаписей УЗИ сердца, и около 50 миллионов изображений.
Основываясь на таком огромном массиве данных, искусственный интеллект смог спрогнозировать риск смерти пациента в течение ближайшего года. Точность прогнозов оказалась выше, чем у других применяемых в клинической практике методов прогнозирования. Более того, заключения, выданные нейросетью, были в среднем на 13% точнее, чем заключения врачей-кардиологов, основанными на анкетировании пациентов.
Авторы исследования отмечают, что улучшение точности прогноза для каждого конкретного пациента позволит врачу скорректировать план его дальнейшего лечения и принять верное решение относительно медицинского вмешательства.
