Popüler Mesajlar
Google AI, gözlerin kalp krizi riskini nasıl ortaya çıkarabileceğini gösteriyor
Kardiyovasküler hastalık küresel olarak önde gelen ölüm nedenidir ve araştırmacılar, genetik faktörler, yaş, etnik köken ve cinsiyet ile birlikte egzersiz ve diyet gibi yaşam tarzı faktörlerinin hepsinin buna katkıda bulunduğunu biliyorlar.
AI bize kalp sağlığı için yeni, daha az invaziv testler için potansiyel sunuyor - retina görüntülerinden kardiyovasküler sonuçları bilgisayar görüşü ile tahmin ederek - erken sonuçları teşvik ediyor. (Kaynak: Dosya Fotoğrafı) Google ve sağlık teknolojisi kolu Verily'deki araştırmacıların, Yapay Zeka (AI) ve Makine Öğreniminin (ML) kalp sinyallerini tanımlamaya yardımcı olabileceğini keşfettiği gibi, kalp krizi veya felç riskini bilmek yakında bir göz testi kadar basit hale gelebilir. retina görüntüleri yoluyla hastalıklar.
Google CEO'su Sundar Pichai Salı günü bir tweet'te çalışmaya atıfta bulunurken, AI bize kalp sağlığı için yeni, daha az invaziv testler için potansiyel sunuyor - retina görüntülerinden kardiyovasküler sonuçları bilgisayar görüşü ile tahmin ederek - erken sonuçları teşvik ediyor!
Nature Biomedical Engineering dergisinde yayınlanan çalışma, gözün kan damarlarını içeren bir fotoğraf olan retinal fundus görüntüsüne uygulanan derin öğrenmenin, kan basıncından sigara içme durumuna kadar kalp hastalıkları için risk faktörlerini tahmin edebileceğini gösterdi.
Verily Kardiyovasküler Sağlık Yenilikleri Başkanı Michael McConnell, blog yazısında, araştırmacıların ürettiği algoritmanın, mevcut önlemlerle aynı düzeyde gelecekteki büyük bir kardiyovasküler olayın oluşumunu tahmin etmeye bile yardımcı olabileceğini söyledi.
Kardiyovasküler hastalık küresel olarak önde gelen ölüm nedenidir ve araştırmacılar, genetik faktörler, yaş, etnik köken ve cinsiyet ile birlikte egzersiz ve diyet gibi yaşam tarzı faktörlerinin hepsinin buna katkıda bulunduğunu biliyorlar.
Bununla birlikte, bu faktörlerin belirli bir bireyde nasıl biriktiğini tam olarak bilmiyorlar ve bu nedenle bazı hastalarda, bireyin kalp krizi veya kalp krizi geçirme riskini daha iyi sınıflandırmaya yardımcı olmak için koroner kalsiyum BT taramaları gibi karmaşık testler yapmak zorunlu hale geliyor. inme ve diğer kardiyovasküler olaylar.
keçiboynuzu ağaçlarının farklı türleri
Bu çalışmada, 284.335 hastadan alınan veriler üzerinde eğitilmiş derin öğrenme algoritmalarını kullanan araştırmacılar, 12.026 ve 999 hastadan oluşan iki bağımsız veri setinden hastalar için şaşırtıcı derecede yüksek doğrulukla retina görüntülerinden kardiyovasküler risk faktörlerini tahmin edebildiler.
Algoritma, sigara içen bir kişinin retina görüntülerini sigara içmeyenlerinkinden zamanın yüzde 71'inde ayırt edebiliyor.
Ek olarak, doktorlar tipik olarak şiddetli yüksek tansiyonu olan hastaların retina görüntülerini normal hastalarla ayırt edebilirken, bizim algoritmamız daha da ileri gidebilir ve yüksek tansiyonu olan ve olmayanlar da dahil olmak üzere genel olarak hastalar için sistolik kan basıncını ortalama 11 mmHg içinde tahmin edebilir. baskı, çalışmanın ortak yazarı, Google Beyin Ekibi Ürün Müdürü Lily Peng dedi.
Bu çalışmanın heyecan verici yönlerinden biri, retinanın hangi yönlerinin algoritmaya en çok katkıda bulunduğunu göstermek için 'dikkat haritaları' oluşturulmasıdır, böylece genellikle makine öğrenimi ile ilişkilendirilen 'kara kutu'ya bir pencere sağlar, McConnell. çalışmanın ortak yazarı, dedi.
McConnell, bunun klinisyenlere algoritmaya daha fazla güven verebileceğini ve potansiyel olarak daha önce kardiyovasküler risk faktörleri veya gelecekteki risklerle ilişkili olmayan retinal özellikler hakkında yeni bilgiler sağlayabileceğini söyledi.
Bulgular, basit bir retina görüntüsünün bir gün hastanın kardiyovasküler sağlığının anahtarı olan kan damarlarının sağlığını anlamaya yardımcı olabileceğini gösteriyor.
McConnell, bu umut verici, ancak erken araştırmalar - bu bulguların klinik bir ortama ulaşmadan önce daha büyük hasta gruplarında bu bulguları geliştirmek ve doğrulamak için daha fazla çalışma yapılması gerektiğini ekledi.
küçük minik beyaz uçan böcekler