Věda | Umělá inteligence | Výzkum

Umělá inteligence dokáže ze snímků srdce předpovědět, kdy zemřete

  • Strojové učení lze skvěle použít pro vylepšení modelů pro předpověď srdečních komplikací
  • Nová technologie umožňuje přesněji určit rizikové pacienty
  • Dřívější diagnostika může díky včasně léčbě do budoucna zachránit životy

Pokud jde o vlastnosti našeho těla a jednotlivých orgánů, zahrnují obrovské množství parametrů, které lze ale poměrně snadno změřit. V současnosti už doktoři používají různé metodiky pro analýzu případných problémů, ale když se zvýší množství dat, nabízí se jasné řešení – analýza pomocí umělé inteligence.

A právě na využití strojového učení při analýze srdce se zaměřili vědci z anglického výzkumného kolegia MRC.

Snímky srdce jako BIG DATA

Výzkum se zaměřil na úzkou oblast nemoci ohrožující srdce – plicní hypertenzi, která se projevuje zvýšeným tlakem v levém srdci a komplikacemi plicních cév. Třetina pacientů s tímto syndromem umírá do pěti let od zjištění problémů, ale existují různé druhy léků a případně i možnost transplantace, která může smrt zvrátit.

Doktoři ale musí vědět, v jakém stádiu se nemoc nachází, aby bylo možné zvolit správnou a účinnou léčbu. Právě pro to se ideálně hodí strojového učení.

radiol.2016161315.fig2.gif
Diagram analýzy dat ze snímků MRI a dalších dat o pacientech (Zdroj: MRC)

Vědci nasbírali trojrozměrné MRI (Magnetická rezonance) snímky srdcí a krevní testy celkem 256 pacientů, včetně dalších zdravotnických dat z posledních osmi let. Průměrný věk pacientů byl 67 let a snímky zahrnovaly přibližně 30 000 bodů, které se měří během každého jednotlivého tlukotu srdce.

Pohled do budoucnosti

S analýzou těchto dat se vědcům podařilo umělou inteligenci vycvičit tak, aby byla schopná předpovědět, jak budou výsledky vypadat v následujících pěti letech, předvídat tak budoucnost vývoje a také upřesnit stádiu, ve kterém pacient právě je. Systém je schopen v současné verzi přibližně s 80% přesnosti určit, zda bude pacient naživu následující rok.

radiol.2016161315.fig5.gif
Detaily predikce z nasbíraných dat od pacientů (Zdroj: MRC)

K upřesnění těchto odhadů je samozřejmě nutné získat větší množství dat, která budou navíc přesnější a budou kombinována s větším počtem dalších dat o těle pacienta.

Vědci tak chtějí vyvinutý systém založený na umělé inteligenci použít i v dalších nemocnicích, což nejen zlepší funkčnost, ale také rozšíří dostupnost i pro další spoustu doktorů.

Další nemoci v hledáčku

S pokročilejším systémem pro analýzu konkrétní nemoci srdce se ale pochopitelně nabízí i rozšíření na další, které lze předpovědět z nasnímaných dat. Dle analýzy tak může jít například o kardiomyopatii a podobně, kde lze včasnou léčbou a opatřeními zachránit život pacienta.

Apikal4D.gif
Snímek z trojrozměrné echokardiografie (Zdroj: Kjetil Lenes, CC BY-SA 3.0)

I když se jedná o systém s takovou specializací, je jasné, že do budoucna se z těchto systémů stane jeden komplexnější nástroj, který budou moci využívat doktoři všude po celém světě.

Vzhledem k tomu, že s rozšířením nositelností, které budou měřit stále více dat o lidském těle 24 hodin denně, se tak upřesní vstupní data a také množství dat, ze kterých lze dosáhnout přesnějších výsledků a odhadů. Každý pacient tak bude moci mít co možná nejpřesnější léčbu přizpůsobenou právě pro jeho tělo, což zvýší její účinnost a sníží nežádoucí vedlejší účinky.

Vše co je k tomu potřeba, je ale spolupráce mezi nemocnicemi, doktory a vědci, což by snad neměl být problém ani přes různé politické a další problémy. V tom je technologie skvělá – umožňuje překonat uměle nastavené hranice a dostat se teoreticky ke komukoli v jakékoli části na planetě.

Zdroj obrázku: Pixabay (CC0 Public Domain)

Diskuze (7) Další článek: Seznam testuje turistické mapy ve 3D, vyzkoušejte si jejich první část

Témata článku: , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , ,