Нейросети диагностируют проблемы с сердцем более точно, чем врачи

в 19:30, , рубрики: будущее здесь, врачи, Здоровье гика, Медгаджеты, медицина, нейросети

Нейросети диагностируют проблемы с сердцем более точно, чем врачи - 1

Человеческий фактор часто становится причиной возникновения проблем. Это касается производства, бытовых ситуаций, вождения и, конечно же, медицины. Ошибка врача может означать потерю здоровья или даже жизни пациентом, а врачи ошибаются не так уж и редко. Даже профессионал высшей пробы может делать ошибки — ведь специалист может быть уставшим, раздраженным, концентрируясь на проблеме хуже, чем обычно.

В этом случае на помощь могут прийти машины. Та же когнитивная система IBM Watson, например, вполне неплохо управляется с работой в медицинской сфере (онкология, чтение рентгеновских снимков и т.п.). Но есть и другие решения, предложенные независимыми исследователями. Одно из таких решений было создано учеными из Стэнфорда во главе с Эндрю Энджи, достаточно известным в своей сфере специалистом по искусственному интеллекту.

Он с коллегами разработал систему, которая способна диагностировать аритмию сердца по кардиограмме, причем компьютер делает это лучше, чем эксперт. Речь идет о нейросети, которая после обучения способна диагностировать аритмию с высокой степенью точности. При этом компьютер работает не только надежнее, но и быстрее нейросеть, так что задачу анализа медицинских снимков и результатов ЭКГ можно переложить на компьютер после окончательной «доводки» системы. Врачу же остается лишь проверять работу программно-аппаратной платформы, о которой идет речь и действовать в соответствии с окончательным диагнозом.

Этот проект показывает, насколько сильно компьютер может изменить медицину, улучшив различные аспекты этой сферы. Нейросети уже помогают врачам диагностировать рак кожи, рак груди, заболевания глаз. Теперь настала очередь и кардиологии.

«Мне очень нравится то, насколько быстро люди принимают идею, что глубокое обучение может помочь улучшить точность постановки диагноза врачом», — говорит Энджи. Он также считает, что на этом возможности компьютерных систем не исчерпываются, их можно применять и во многих других сферах.

Команда Стэнфорда потратила немало времени для обучения нейросети, с тем, чтобы система могла идентифицировать отклонения от нормы на данных ЭКГ. При этом аритмия весьма опасное заболевание, она может привести к внезапной смерти от остановки сердца. Проблема в том, что обнаружить аритмию не так легко, поэтому пациентам с подозрением на нее приходится иногда носить на себе ЭКГ датчик в течение нескольких недель. И даже после этого данных для диагностики отклонений может оказаться недостаточно.

Нейросети диагностируют проблемы с сердцем более точно, чем врачи - 2

Как уже говорилось выше, нейросеть пришлось обучать, причем на примере реальных показателей пациентов больниц. Самостоятельно набрать несколько десятков тысяч результатов измерений ЭКГ специалисты Стэнфорда были не в состоянии, поэтому они пригласили к партнерству iRhythm, компанию, которая производит портативные ЭКГ-гаджеты. Компания предоставила 30000 30-секундных записей результатов измерений работы сердечной мышцы пациентов, страдающих от разных форм аритмии. Для того, чтобы увеличить точность работы алгоритма, а также сравнить результаты работы компьютера с результатами диагностики врачей, использовались еще 300 записей. Их одновременно анализировали и машина, и врачи. Затем результаты оценивались специальным жюри, в которое вошли 3 кардиолога экстра-класса.

Глубокое обучение нейросети началось со «скармливания» огромного количества данных. Затем использовалась уже тонкая настройка для повышения точности диагностики.

Кроме специалистов, о которых уже говорилось выше, машинное обучение для создания систем, способных диагностировать аритмию, используют и другие группы. Например, Эрик Горовиц, управляющий директор Microsoft Research (сам он — медик) с коллегами работают примерно в том же направлении, что и специалисты из Стэнфорда. По их мнению, нейросети действительно способны улучшить качество медицинского обслуживания пациентов, помогая врачам тратить меньше времени на рутину и больше — на поиск эффективных методов лечения своих подопечных.

Правда, о масштабном внедрении нейросетей в больницы всего мира речь пока не идет. Это направление находится в зачаточном состоянии, но развивается все быстрее. Больницы США, Европы и других стран берут на вооружение новые технологии, работают с новыми методами диагностики заболеваний. Главная проблема в плане распространения упомянутых технологий — то, что нейросети представляют своего рода «черный ящик». Специалисты вводят данные и получают определенный результат. Но то, как этот результат был получен, какие алгоритмы и в какой последовательности задействованы могут не до конца понимать сами создатели таких систем. Если бы нейросети удалось сделать более прозрачными, а принцип их работы можно было бы легко объяснить практикующим медикам, тогда и темпы распространения этой технологии были бы куда выше.

Автор: marks

Источник

Поделиться

* - обязательные к заполнению поля