Det lader til at den nye kan komme op i det felt af metoder til diagnosticering af sygdomme i hjerte, fordi alle er allerede opfundet – kend dig selv forbedre eksisterende metoder! Men forskere fra den biomedicinske selskab, Sandelig (ejeren af som, ved den måde, er Google) var i stand til at udvikle en ny metode til at identificere, hjerte-kar-sygdomme ved hjælp af neurale netværk og kunstig intelligens. Desuden giver denne metode ikke kræver blodprøver og andre invasive procedurer, og resultatet er givet på blot et par sekunder.
Som, så at sige, af det diagnostiske materiale fra Sandelig algoritme bruger et billede af nethinden. En procedure, retina-scanning er nok til at bestemme ikke kun tilstedeværelsen af forskellige hjerte-kar-sygdomme, men også til at identificere en persons alder, blodtryk niveauer og finde ud af, hvis han ryger. For at træne algoritmen for den diagnose, Sandelig, der anvendes data fra 300.000 patienter. Disse data er medtaget oplysninger om tilstanden af nethinden, samt Generelle oplysninger om patienter, og om deres sundhed ved hjælp af forskellige indikatorer. Baseret på de indsamlede data, de neurale netværk, der har identificeret en række mønstre, der kan tale om tilstedeværelsen af hjerte-kar-sygdom.
Den største fordel ved den nye metode er, at det giver en meget høj hastighed diagnostik, stort set ikke gav efter for nøjagtigheden af “traditionelle” metoder. Sandelig, den algoritme, der forudsiger sandsynligheden for, at et hjerteanfald inden for de næste 5 år med en sandsynlighed på 70%, mens den mest præcise metode anvendes nu SCORE (kræver, blandt andre ting, at tage en blodprøve), som ligger lige omkring 72% af tilfældene. På trods af de lovende udvikling lige nu til at indføre det i medicinsk praksis er umuligt, da det kræver yderligere afprøvning, fejlfinding og overvågning af patienter. Tror du, at der i fremtiden AI vil erstatte den menneskelige på lægens kontor? Tale ud i vores telegram chat.
Kunstig intelligens fra Google vil straks opdage et hjerteanfald
Vladimir Kuznetsov