AI人工智能扫描发现”心脏病“风险

谷歌及其子公司Verily的科学家们已经发现了一种利用机器学习来评估一个人患心脏病风险的新方法。通过分析病人眼睛后部的扫描结果,该公司的软件能够准确地推断出数据,包括个人的年龄、血压,以及他们是否吸烟。这些信息可以用来预测他们患心脏病的风险,比如心脏病发作,与目前的主要方法大致相同。

由谷歌和Verily生命科学公司组成的研究团队决定深入了解深度学习网络如何从视网膜图像中识别出这些网络。为了训练这个网络,他们总共使用了近30万个病人图像,这些图像上标有与年龄,吸烟状况,血压和BMI等心脏病有关的信息。一旦训练完毕,系统就会被放置在另外13,000张图像上,看看它是如何做到的。

鉴于这些成功,该团队随后训练了一个类似的网络,使用这些图像来估计未来五年内出现重大心脏问题的风险。它最终具有与使用上述许多因素估计心脏风险的计算类似的性能 - 但算法完全是从图像中完成的,而不是一些测试和详细的问卷。

这个算法可能会让医生更快、更容易地分析病人的心血管疾病风险,因为它不需要进行血液测试。但是,这种方法需要在临床应用中更彻底地进行测试。

因为他们注意到与诊断计算相似的性能并不是那么好,因为计算具有很大的不确定性。随着一些改进,该算法可能是一种有用的诊断工具,因为经常采用视网膜图像来筛选与糖尿病有关的眼睛问题 - 而这又往往与心脏病有关。

阿德莱德大学的医学研究专家卢克奥克德纳-雷纳认为这项工作是可靠的,并展示了人工智能是如何帮助改进现有诊断工具的:“它们(人工智能)采集的数据是由于一个临床原因而获得的,而且比我们目前所做的要多,比起取代医生,它们试图扩大我们能做的事情。”

为了训练这一算法,谷歌和科学家们利用机器学习技术分析了近30万名患者的医疗数据。这些信息包括眼睛扫描和一般的医疗数据。就像所有的深度学习分析一样,神经网络被用来挖掘这些信息的模式,学习将眼睛扫描的迹象与预测心血管风险(例如,年龄和血压)的指标联系起来。

虽然从你的眼睛来判断你的心脏健康的想法听起来很不寻常,但它是从一项已建立的研究中得出的。眼睛的后内壁(眼底)充满了反映身体整体健康的血管。通过用摄像机和显微镜来研究它们的外观,医生可以推断出你的的血压、年龄以及是否吸烟,这些都是心血管健康的重要预测指标。

当两名患者的视网膜图像被呈现时,其中一名患者在接下来的5年里发生了心血管疾病,而其中一名患者没有,谷歌的算法能在70%的分辨率内分辨正确。这比常用的预测心血管风险(需要进行血液测试并在72%的分辨率内做出正确的预测)的评分方法略差。

对谷歌来说,这项工作不仅仅是一种判断心血管风险的新方法。它为科学发现提供了一种新的以AI人工智能为动力的范例。人工智能具备非常好的学习、数据分析等能力有了足够的数据,人们希望人工智能能够在没有人类指导的情况下创造出全新的医学见解。

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本文编辑:刘庆丰

运营:周青青

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