Все новости
Технологии

Новый ИИ-диагност способен выявить недостаточность по единственному удару сердца

12 сентября 2019

Команда ученых под руководством Себастьяна Массаро из Университета Суррея (Британия) научила нейронную сеть распознавать признаки сердечной недостаточности в ЭКГ пациентов. Поражают точность и скорость работы диагностической системы – она ставит 100 % точный диагноз всего за один сеанс. Более того, ИИ может определить и морфологические особенности, указывающие на степень тяжести заболевания.

Надо отметить, что утверждения о 100 % точности пока следует воспринимать критически. На текущем этапе ИИ прошел обучение на тысячах ЭКГ здоровых людей и пациентов с тяжелой формой недостаточности. И поэтому нейросеть абсолютно точно отличит здорового человека от больного, но как быть с теми, у кого заболевание только начало развиваться, и симптомы не выражены? Проблема заключается в том, что найти таких пациентов и заполучить их ЭКГ намного сложнее, а потому и обучать нейросеть просто не на чем.

Сам Массаро считает, что нужны еще сотни и тысячи тестов, прежде чем ИИ-диагноста можно будет привлекать к реальной работе. Но он для этого, строго говоря, и не предназначен. Нейрость оптимизирована именно под скоростной анализ с использованием малых объемов данных, которые может собрать даже маленький носимый гаджет. Это нужно, чтобы избавить людей от необходимости проходить долгое и утомительное обследование в клинических условиях. Вместо этого компактная электроника будут постоянно наблюдать за состоянием их здоровья.

Сами устройства для сбора биоданных уже есть и доступны широким массам пользователей. А вот ИИ для анализа собираемой информации пока в дефиците, что является узким местом цифровой диагностики. Разработка Массаро, как и проекты его коллег из других стран, поможет решить эту задачу.

Читайте также

Ученые создали наноспагетти, которые нельзя разглядеть невооруженным глазом
Нейросеть генерирует поразительно точные картины городов по звучанию их улиц
Бурбоновые винокурни станут новым источником возобновляемой энергии