находит множество применений в различных областях. Хотите ли вы, чтобы у вас были умные роботы, беспилотные автомобили, «умные» дома и т. д. — искусственный интеллект справится со всем этим!!! Помимо этих областей применения, ИИ также очень полезен в медицине для диагностики различных проблем. В частности, мы расскажем, как

Искусственный интеллект (ИИ) - это междисциплинарная область, основная цель которой - автоматизация действий, которые в настоящее время требуют человеческого интеллекта. Основная цель искусственного интеллекта - улучшить поведение компьютера, чтобы его можно было назвать интеллектуальным. Это область исследований, основанная на предпосылке, что рациональное мышление можно рассматривать как форму вычислений, которую можно формализовать и, в конечном счете, механизировать. Основные проблемные области, рассматриваемые в ИИ, можно резюмировать следующим образом

Искусственный интеллект произвел настоящую революцию в диагностике рака. Суперкомпьютер

может выявить отклонения в состоянии здоровья человека. Примерно в 30% случаев Watson ставит пациентам дополнительные диагнозы, которые не были замечены врачами. Еще более впечатляющих результатов добился искусственный интеллект в Хьюстонском методистском научно-исследовательском институте в Техасе. Искусственный интеллект анализирует миллионы маммограмм и выдает решения с точностью до 99%. Компания Microsoft уже продемонстрировала, что искусственный интеллект впервые сравнялся с человеком по эффективности автоматического распознавания речи. Для достижения этого результата компания использовала так называемые высокоточные рекуррентные нейронные сети. Для подготовки к тесту потребовалось 2000 часов записи данных.

Почти 10 % взрослых старше 65 лет страдают от той или иной формы застойной сердечной недостаточности (ЗСН). Причин ЗСН много, но в основе этого хронического заболевания лежит неспособность сердца эффективно перекачивать кровь по организму. Рентген, анализы крови и УЗИ — все эти методы позволяют диагностировать ЗСН. Однако один из самых распространенных методов — это

для определения вариабельности сердечного ритма в течение нескольких минут или даже нескольких измерений в течение нескольких дней. Недавно был продемонстрирован впечатляющий новый подход с использованием

, которая может практически мгновенно выявить застойную сердечную недостаточность, проанализировав данные ЭКГ всего за одно сердцебиение.

Применение искусственного интеллекта для анализа электрокардиограммы (ЭКГ) позволяет

на ранних стадиях, а также определять людей с повышенным риском ее развития в будущем. Исследование, опубликованное в

Nature Medicine

Выяснилось, что точность метода искусственного интеллекта и ЭКГ сопоставима с другими распространенными скрининговыми тестами, такими как анализ на простатспецифический антиген для выявления рака предстательной железы и маммография для выявления рака молочной железы. Бессимптомная дисфункция левого желудочка (БЛДЖ) характеризуется ослаблением сердечной деятельности и высоким риском развития сердечной недостаточности. Она встречается у

Это заболевание встречается у 10–20 % населения и тесно связано со снижением качества жизни и продолжительности жизни. Однако при своевременном выявлении оно поддается лечению. В настоящее время не существует недорогого, неинвазивного и безболезненного метода скрининга для диагностики атриовентрикулярной дисфункции. Чтобы решить эту проблему, Пол Фридман и его коллеги проверили, можно ли надежно выявить атриовентрикулярную дисфункцию на ЭКГ с помощью правильно обученной нейронной сети. Команда исследователей использовала парные данные ЭКГ в 12 отведениях и эхокардиограммы, включая фракцию выброса левого желудочка, полученные от 44 959 пациентов клиники Мэйо, и обучила сверточную нейронную сеть выявлять пациентов с дисфункцией желудочков, определяемой как фракция выброса менее 35 %, используя данные ЭКГ. При тестировании на выборке из 52 870 пациентов сетевая модель показала следующие значения площади под кривой, чувствительности, специфичности и точности: 0,93, 86,3 %, 85,7 % и 85,7 % соответственно. У пациентов без дисфункции желудочков риск развития дисфункции в будущем в четыре раза выше, если у них положительный результат теста на основе искусственного интеллекта, по сравнению с теми, у кого результат отрицательный.

— говорит Фридман.

«Мы обучили и протестировали модель сверточной нейронной сети на общедоступных больших наборах данных ЭКГ, включающих пациентов с хронической сердечной недостаточностью, а также здоровых людей без нарушений сердечного ритма. Наша модель показала стопроцентную точность при проверке всего одного сердечного сокращения. Мы можем определить, есть ли у человека сердечная недостаточность». Наша модель также впервые способна точно определять морфологические особенности ЭКГ, связанные с тяжестью состояния», — говорит Себастьян Массаро из Университета Суррея. По словам Массаро, система, разработанная его командой, показывает невероятную точность — 100 %, но у исследования есть свои ограничения. Данные, использованные в исследовании, включали только ЭКГ пациентов с тяжелой хронической сердечной недостаточностью или здоровых людей. Исследователи отмечают, что результаты могут быть не столь точными для пациентов с менее тяжелой хронической сердечной недостаточностью. Таким образом, прежде чем внедрять эту технологию в клиническую практику, необходимо провести большую работу по верификации более широкого спектра диагнозов, связанных с хронической сердечной недостаточностью.