Logo
Cover

Новый алгоритм для диагностики заболевания коронарной артерии по фотографии пациента разработали в Китае. Прототип показал неплохие, но не идеальные результаты, и нуждается в доработке. Важно, что, несмотря на недостатки, это первый случай использования технологии распознавания лиц для выявления проблем с сердцем у людей, которые могут о них даже не догадываться.

Облысение, пожелтение век и роговичная дуга — вот некоторые из биомаркеров проблем с сердечно-сосудистой системой, которые проявляются внешне. Команда ученых из Китая разработала алгоритм глубокого обучения, который может по фотографии определить риск болезни коронарной артерии, пишет New Atlas.

За два года исследователи привлекли почти 5800 добровольцев, которые проходили в больницах процедуру обследования сердца. Каждого из них фотографировали четыре раза — два в профиль, один раз анфас и один раз — сверху. Затем алгоритм обучили находить среди этих пациентов тех, у кого была высокая вероятность сердечных заболеваний. Результаты, подтвержденные потом еще на 1000 человек, показали, что алгоритм верно определяет заболевание сердца в 80% случаев. Кроме того, алгоритм может точно указать на тех, у кого нет проблем с сердцем, в 61%.

Точность системы пока недостаточно высокая, чтобы использовать ее в медицинских целях, признаются разработчики, которые намерены проводить дальнейшее обучение алгоритма. Тем не менее, это первая работа, демонстрирующая возможности ИИ анализировать лица на предмет признаков сердечных заболеваний.

Два рецензента из Университета Оксфорда высоко оценили потенциал разработки, но высказали тревогу в связи с возможностью использования такого ИИ в нарушении прав человека. «Такая технология может вызвать опасения в злоупотреблении информацией в целях дискриминации», — пишут они.

В прошлом году немецкие ученые разработали метод на основе искусственного интеллекта, который делает более точный прогноз в развитии редких генетических заболеваний, если к тесту приложить снимок человека. Он основан на том, что у некоторых редких заболеваний черты лица пациента имеют закономерности развития.