Искусственный интеллект теперь может находить тромбы в легких
Команда ученых из Медицинской школы Икана (США) доказала: искусственный интеллект отныне может своевременно обнаруживать опасные тромбы в легких.
Почему это важно? Дело в том, что, забивая легкие, тромбы могут спровоцировать смерть.
Очень часто заболевание (научный термин - тромбоэмболия легочной артерии) приводит к летальным исходам именно по причине того, что тромбы тяжело выявить заранее.
Исследователи в своем пилотном проекте впервые доказали, что своевременно выявлять признаки таких сгустков на электрокардиограмме (ЭКГ) могут алгоритмы искусственного интеллекта, - информирует специализированный портал Mount Sinai.
В чем коварство заболевания
Даже несмотря на то что при заболевании у некоторых пациентов появляется одышка или боли в груди, данных симптомов недостаточно для постановки верного диагноза и, соответственно, необходимого лечения.
А если говорить про кашель, то он может быть проявлением множества иных болезней.
Вот поэтому, - отмечают медики, - тромбоэмболию очень тяжело диагностировать.
Второй не менее важный фактор: современная диагностика использует компьютерные томографические ангиограммы легких, что является весьма дорогостоящей процедурой. Да и проводится она далеко не во всех больницах.
С целью сделать такую диагностику более простой и доступной ученые в течение двух десятилетий разрабатывали специальные компьютерные программы.
Как поможет ИИ
Совсем недавно исследователи обнаружили, что эффективной альтернативой могут стать алгоритмы искусственного интеллекта, работающие на основе данных ЭКГ, которая доступна практически повсеместно, а процедура достаточно проста.
Алгоритмы были созданы на базе данных 21 183 пациентов с умеренными или внушающими подозрения признаками легочной эмболии.
Работу алгоритмов уже протестировали. В каждом отдельном случае ИИ успешно учился распознавать наличие тромбов.
Отмечается, что если искусственный интеллект подключить к ЭКГ, точность диагностики повысится в разы.
Ученые говорят, что ИИ на 30 % оказался эффективнее существующих методов диагностики и лучше их спрогнозировал даже наиболее тяжелые случаи.
