Искусственный интеллект анализирует ЭКГ лучше кардиологов

МЕНЮ


Новости ИИ
Поиск

ТЕМЫ


Внедрение ИИНовости ИИРобототехника, БПЛАТрансгуманизмЛингвистика, обработка текстаБиология, теория эволюцииВиртулаьная и дополненная реальностьЖелезоКиберугрозыНаучный мирИТ индустрияРазработка ПОТеория информации

АРХИВ


Сентябрь 2017
Август 2017
Июль 2017
Июнь 2017
Май 2017
Апрель 2017
Март 2017
Февраль 2017
Январь 2017
Декабрь 2016
Ноябрь 2016
Октябрь 2016
Сентябрь 2016
Август 2016
Июль 2016
Июнь 2016
Май 2016
Апрель 2016
Март 2016
Февраль 2016
Январь 2016
0000

RSS


RSS новости
Ураган харви в США

Новостная лента форума ailab.ru

2017-07-12 10:05

ИИ в медицине

Учёные из Стэнфордского университета (Stanford University) разработали нейронную сеть, которая распознаёт нарушения сердечного ритма точнее, чем кардиологи. Для этого алгоритму скормили данные ЭКГ почти 30 000 пациентов — эта выборка в 500 раз больше, чем в самых крупных исследованиях, известных на данный момент. Препринт работы опубликован в репозитории arXiv.

Людей, у которых подозревают аритмию, как правило, направляют в больницу на ЭКГ. Но если ЭКГ не выявляет проблем, врач может выдать пациенту носимый кардиомонитор и отправить его домой — заниматься обычными делами, пока устройство отслеживает работу сердца. Как правило, так называемая «длительная регистрация ЭКГ» длится до 7 дней, но относительно недавно появились мониторы, позволяющие вести наблюдение в два раза дольше — две недели. К ним относится Zio от компании iRhythm — именно его использовали в ходе нового исследования. За 14 дней, пока продолжается запись, девайс накапливает сотни часов данных, которые затем анализируют едва ли не посекундно. Это позволяет выявить опасные аритмии, некоторые из которых очень сложно отличить от безобидных отклонений.

Исследователи из Стэнфорда посмотрели на диагностику аритмии с точки зрения проблемы обработки данных. Они решили создать алгоритм, способный анализировать ЭКГ-сигналы и распознавать 12 типов нарушений ритма. Учёные договорились с iRhythm, и компания предоставила им данные 300 000 пользователей Zio, из которых выбрали 30 000 человек. Авторы работы собрали 64 000 записей длительностью 30 секунд — каждый кусочек проанализировал специалист, который классифицировал сегменты ЭКГ по виду ритма.

На основе этих данных исследователи натренировали свёрточную нейронную сеть. Спустя 7 месяцев она самостоятельно анализировала ЭКГ и распознавала аритмию. Для того чтобы оценить точность машинной диагностики, исследователи использовали 336 кардиограмм, которые не вошли в обучающий набор. Сначала их просмотрела группа из трёх кардиологов: врачи должны были прийти к общему мнению о том, с аритмией какого рода они имеют дело — эти оценки стали «золотым стандартом», с которым сравнивали остальные результаты. Затем то же самое поручили 6 медикам, которые выполняли задание независимо друг от друга. Оставалось протестировать нейронную сеть и посмотреть, кто ближе подошёл к эталону — искусственный интеллект или кардиологи-одиночки.

«Разница в сигналах сердцебиения может быть очень незаметной, но она оказывает огромное влияние на то, как вы будете лечить пациента, — объясняет один из авторов работы Пранав Раджпуркар (Pranav Rajpurkar). — К примеру, две формы аритмии, известной как атриовентрикулярная блокада (АВБ) первой и второй степени, на вид очень похожи, но одну лечить нет необходимости, а вторая требует немедленного вмешательства». Оказалось, что во многих случаях нейронная сеть даёт более точный диагноз, чем врачи, и ярче всего это проявляется как раз в случае АВБ. «Одна из важных особенностей этой работы, на мой взгляд, состоит в том, что мы не просто распознаём аномалии — мы распознаём аномалии самых разных типов с высокой точностью, — говорит член научной группы Авни Ханнан (Awni Hannun). — Вы определённо не найдёте такого уровня точности где-то ещё».

Искусственный интеллект тоже порой допускал ошибки, путая виды аритмии, но помимо высокой точности у него были и другие важные преимущества — высокая скорость и полное отсутствие усталости. Авторы работы отмечают, что нейронная сеть не распознаёт многие заболевания сердца, включая инфаркт миокарда, однако её можно усовершенствовать в ходе дальнейших исследований. Они надеются, что в будущем алгоритмы облегчат работу кардиологов или даже вовсе заменят их в отдалённых районах, где врача нет, а носимые устройства — есть.


Источник: 22century.ru