Спросите у искусственного интеллекта: нейросети научились прогнозировать риск смерти

Искусственный интеллект (ИИ) всё чаще применяют в медицине: он не только помогает ставить верный диагноз, анализировать рентгеновские снимки и кардиограммы, но и определять индивидуальные риски. А это является необходимой вещью в персонализированной медицине, о которой много говорят в последнее время.

И недавно научные сотрудники российской компании Gero и Московского физико-технического института (МФТИ) обучили нейросети предсказывать вероятность смерти на основе данных фитнес-трекера, сообщает пресс-служба вуза.

С биологической точки зрения старение — это увеличение риска болезней и смерти с каждым прожитым годом: в среднем они удваиваются каждые восемь лет.

При этом у двух отдельных людей с одинаковой датой рождения биологический возраст может отличаться больше, чем на десяток лет. Поэтому исследования по замедлению старения делятся на два важных направления: своевременная диагностика возрастных изменений и их терапия.

"Нам удалось показать, что искусственный интеллект позволяет неинвазивно оценить биологический возраст испытуемых и вероятность наступления смерти. Для достоверных результатов не требуются медицинские анализы — достаточно данных о движениях человека, записанных фитнес-трекером", — говорит Пётр Федичев, заведующий лабораторией моделирования биологических систем МФТИ и научный директор Gero.

ИИ уже применяют в анализе кардиограмм, в диагностике болезней лёгких по рентгеновским снимкам, с его помощью определяют биологический возраст по данным компьютерной томографии, ставят диагноз и предсказывают риски смертности по медицинским историям болезни.

Учёные использовали возможности этой технологии, чтобы создать удобный инструмент мониторинга, который может оценить общее состояние организма человека и следить за изменением уровня риска ещё до того, как тот сдаст какие-либо анализы.

В работе исследователи опирались на медицинские данные десяти тысяч человек, собранные в 2003-2006 годах в ходе национального исследования NHANES в США. В базе данных содержится информация о том, как люди с разным состоянием здоровья двигались во время непрерывного ношения фитнес-трекера: как часто переходили от движения к состоянию покоя, сколько шагов прошли, какая интенсивность физических нагрузок была максимальной.

С помощью алгоритмов глубокого обучения нейронную сеть научили выявлять неблагоприятные тенденции: связывать определённые паттерны, повторяющиеся последовательности движений с данными медицинских историй и показателями анализов.

Искусственный интеллект отлично справился с задачей: выявил испытуемых из группы повышенного риска и определил их биологический возраст точнее, чем традиционные методы, применяемые в исследованиях старения.

Учёные рассчитывают, что разработанный ими алгоритм будет полезен медицинским организациям и страховым компаниям, которые смогут дистанционно выявлять людей из группы риска и оптимизировать работу с ними.

В компании разработали прототип мобильного приложения на основе алгоритма, Gero Lifespan, бета-версию которого уже можно установить на смартфон.

Исследование опубликовано в журнале Scientific Reports.

Добавим, что авторы проекта "Вести.Наука" (nauka.vesti.ru) часто сообщают об успехах ИИ. Не так давно он научился различать мужчин и женщин по улыбке и определять возраст людей любой национальности.