Биологи обучили компьютер прогнозировать по фото, сколько проживет больной

Особый искусственный интеллект, который способен делать прогнозы по длительности жизни пациента за счет анализа снимков внутренних органов того либо другого человека.

Способность компьютера прогнозировать продолжительность жизни пациента – не фантазия, а реальность.

Австралийские ученые Университета Аделаиды разработали новую систему искусственного интеллекта, которая по состоянию органов человека может прогнозировать длительность его жизни, если вовремя не обратиться за медицинской помощью.

Исследование, опубликованное в журнале Scientific Reports, важно для ранней диагностики тяжелых заболеваний и скорейшего медицинского вмешательства.

Так, исследователи проанализировали медицинскую визуализацию органов пациентов и смогли предсказать, сколько они проживут в ближайшие пять лет с 69-процентной точностью.

«Точная оценка биологического возраста и предсказание долголетия пациента до сих пор были ограничены для врачей, чтобы измерить здоровье каждого органа», - сказал доктор Окден-Рейнер. - В наших исследованиях применены глубокое изучение, техника, в которой компьютерные системы понимают и анализируют изображения».

Исследования показали, что компьютер распознает сложные визуальные проявления заболеваний. Так, наиболее надежные прогнозы были сделаны для пациентов с тяжелыми хроническими заболеваниями, такими как эмфизема и застойная сердечная недостаточность.

По мнению группы авторов, их исследования открывают новые возможности для применения технологий искусственного интеллекта в анализе медицинских изображений и могут подарить надежду на раннее выявление серьезных заболеваний, требующих конкретного медицинского вмешательства.

Сейчас ученые намереваются применить такие же методы для обнаружения важных медицинских показаний, например, начала сердечных приступов.

«Точная оценка биологического возраста и предсказание долголетия пациента до сих пор были ограничены неспособностью врачей заглянуть внутрь тела и измерить здоровье каждого органа. Наше исследование использует «глубокое обучение», - метод, с помощью которого компьютерные системы могут научиться понимать и анализировать изображения. Компьютер научился распознавать сложные формы визуализации заболеваний, что требует обширной подготовки для специалистов», - говорит специалист.