人気の投稿
Google AIは、目が心臓発作のリスクを明らかにする方法を示しています
心血管疾患は世界の主要な死因であり、研究者は、遺伝的要因、年齢、民族性、性別と組み合わせた運動や食事などのライフスタイル要因がすべてそれに寄与することを知っています。
AIは、心臓の健康に関する新しい低侵襲テストの可能性を提供します。コンピュータービジョンを使用して網膜画像から心血管系の結果を予測し、早期の結果を促進します。 （出典：ファイル写真） 心臓発作や脳卒中のリスクを知ることは、Googleとその医療技術部門の研究者が人工知能（AI）と機械学習（ML）が心臓の信号を特定するのに役立つことをベリリーが発見したのと同じくらい簡単に、目の検査と同じくらい簡単になる可能性があります網膜画像による病気。
AIは、心臓の健康のための新しい、より侵襲性の低いテストの可能性を提供します—コンピュータービジョンで網膜画像から心血管の結果を予測します—早期の結果を奨励します！
Nature Biomedical Engineering誌に掲載されたこの研究は、眼底画像（目の血管を含む写真）に適用された深層学習が、血圧から喫煙状態まで、心臓病のリスク要因を予測できることを示しました。
研究者が作成したアルゴリズムは、現在の対策と同等の将来の主要な心血管イベントの発生を予測するのにも役立ちます、とVerilyの心血管健康イノベーションの責任者であるMichaelMcConnellはブログ投稿で述べています。
心血管疾患は世界の主要な死因であり、研究者は、遺伝的要因、年齢、民族性、性別と組み合わせた運動や食事などのライフスタイル要因がすべてそれに寄与することを知っています。
ただし、特定の個人でこれらの要因がどのように加算されるかを正確に把握していないため、一部の患者では、心臓発作や心臓発作のリスクをより適切に層別化するために、冠状動脈カルシウムCTスキャンなどの高度なテストを実行することが不可欠になります。脳卒中、およびそのような他の心血管イベント。
さまざまな種類のメスキートの木
この研究では、284,335人の患者からのデータでトレーニングされた深層学習アルゴリズムを使用して、研究者は、12,026人と999人の患者の2つの独立したデータセットからの患者について、網膜画像から心血管リスク因子を驚くほど高い精度で予測することができました。
このアルゴリズムは、喫煙者の網膜画像と非喫煙者の網膜画像を71％の確率で区別できることが研究で明らかになりました。
さらに、医師は通常、重度の高血圧患者と正常な患者の網膜画像を区別できますが、私たちのアルゴリズムはさらに、高血圧のある患者とない患者を含む患者全体の平均11mmHg以内の収縮期血圧を予測することができます。圧力、研究の共著者、リリー・ペン、製品マネージャー、グーグルブレインチームは言った。
この研究のエキサイティングな側面の1つは、網膜のどの側面がアルゴリズムに最も貢献したかを示す「注意マップ」の生成です。これにより、機械学習に関連することが多い「ブラックボックス」への窓が提供されます。研究の共著者は言った。
これにより、臨床医はアルゴリズムに大きな自信を持てるようになり、以前は心血管の危険因子や将来のリスクに関連していなかった網膜の特徴に対する新しい洞察が得られる可能性があるとマコーネル氏は述べた。
調査結果は、単純な網膜画像がいつの日か、心臓血管の健康の鍵となる患者の血管の健康を理解するのに役立つ可能性があることを示唆しています。
これは有望ですが、初期の研究です。これが臨床現場に到達する前に、より大きな患者コホートでこれらの所見を開発および検証するために、より多くの作業を行う必要があります、とMcConnellは付け加えました。
早春の紫の花の木