Google AI kan forudsige hjertesygdomme ved at se på billeder af nethinden

Jeg kan se ind i dine øjne for at se direkte til dit hjerte.

Det kan lyde som en sur følelse fra et Hallmark-kort. Men i det væsentlige, det er, hvad forskere hos Google gjorde ved at anvende kunstig intelligens til at forudsige noget dødeligt alvorligt:​​sandsynligheden for, at en patient vil få et hjerteanfald eller slagtilfælde. Forskerne foretog sådanne bestemmelser ved at undersøge billeder af patientens nethinde.

Google, som præsenterer sine resultater mandag i Natur biomedicinsk teknik , et online medicinsk tidsskrift, siger, at en sådan metode er lige så præcis som at forudsige hjerte-kar-sygdomme gennem mere invasive foranstaltninger, der involverer at stikke en nål i en patients arm.

På samme tid, Google advarer om, at der skal laves mere forskning.

Ifølge virksomheden, medicinske forskere har tidligere vist en vis sammenhæng mellem nethindens kar og risikoen for en større kardiovaskulær episode. Ved hjælp af nethinden, Google siger, at det var i stand til at kvantificere denne sammenhæng og 70 % af tiden præcist forudsige, hvilken patient inden for fem år, der ville opleve et hjerteanfald eller anden større kardiovaskulær hændelse, og hvilken patient ville ikke. Disse resultater var i overensstemmelse med testmetoder, der kræver blodudtagning for at måle en patients kolesterol.

Google brugte modeller baseret på data fra 284, 335 patienter og valideret på to uafhængige datasæt på 12, 026 og 999 patienter.

"Advarslen til dette er, at det er tidligt (og) vi trænede dette på et lille datasæt, " siger Googles Lily Peng, en MD og ledende forsker på projektet. "Vi tror, ​​at nøjagtigheden af ​​denne forudsigelse vil stige lidt mere, efterhånden som vi får mere omfattende data. At opdage, at vi kunne gøre dette, er et godt første skridt. Men vi er nødt til at validere."

Peng siger, at Google var en smule overrasket over resultaterne. Hendes team havde arbejdet på at forudsige øjensygdom, udvidede derefter øvelsen ved at bede modellen forudsige ud fra billedet, om personen var en ryger, eller hvad deres blodtryk var. At tage det videre til at forudsige de faktorer, der sætter en person i risiko for et hjerteanfald eller slagtilfælde, var en udløber af den oprindelige forskning.

Googles teknik genererede et "heatmap" eller grafisk repræsentation af data, som afslørede, hvilke pixels i et billede, der var de vigtigste for at forudsige en specifik risikofaktor. For eksempel, Googles algoritme lagde mere vægt på blodkar for at lave forudsigelser om blodtryk.

Skulle yderligere forskning udvikle sig over tid, læger, som en del af dine rutinemæssige helbredstjek, kan studere sådanne nethindebilleder for at hjælpe med at vurdere og håndtere patienters sundhedsrisici.

Hvor lang tid kan det tage? Peng siger, at det er mere i "årsordenen" end noget, der vil ske i løbet af de næste par måneder. "Det er ikke kun, når det skal bruges, men hvordan det skal bruges, " hun siger.

Men Peng er optimistisk om, at kunstig intelligens kan anvendes på andre områder af videnskabelig opdagelse, herunder måske i kræftforskning.

Medicinske opdagelser sker typisk gennem det, hun siger, er en sofistikeret form for "gæt og test, " som i at udvikle hypoteser ud fra observationer og derefter designe og køre eksperimenter for at teste dem. Men at observere og kvantificere associationer til medicinske billeder kan være udfordrende, Google siger, på grund af det store udvalg af funktioner, mønstre, farver, værdier og former, der er til stede i virkelige billeder.

"Jeg er meget spændt på, hvad dette betyder for opdagelsen, "Peng siger." Vi håber, at forskere andre steder vil tage det, vi har, og bygge videre på det. "

©2018 USA Today
Distribueret af Tribune Content Agency, LLC.