Поставить диагноз поможет селфи
12.10.2020

Кардиологам приходит на помощь инструмент, который сегодня есть в кармане почти у каждого пациента — обычный смартфон. Нейросети научились с высокой точностью диагностировать ишемическую болезнь сердца по фотографии. Больше всего о здоровье сердца рассказали… щеки.

Машину научили автоматически читать электрокардиограммы еще 40 лет тому назад, правда, в те времена точность еще оставляла желать лучшего. А с развитием средств медицинской визуализации и искусственного интеллекта автоматическая диагностика сердечно-сосудистых заболеваний вышла на совершенно иной уровень.

Современные методы машинного обучения способны различать широкий круг нарушений сердечного ритма не хуже, а иной раз и лучше, чем опытные кардиологи. Сверточные нейронные сети по УЗИ с высокой точностью определяют врожденный порок и другие структурные заболевания сердца; активно развивается автоматизированная диагностика на основе компьютерной и магнитно-резонансной томографии.

А в недавнем выпуске издания Европейского кардиологического общества группа ученых пишет о возможности диагностики ишемической болезни сердца по самым обычным селфи. Ведь и опытному врачу достаточно кинуть взгляд на лицо пациента, чтобы заметить признаки возможного сердечно-сосудистого заболевания — так почему бы не попробовать обучить тому же трюку нейросеть.

С повышенным риском заболеваний сердца связаны, как известно, более тонкие или седые волосы, морщины, складка на мочке уха, небольшие отложения холестерина на веках и вокруг роговицы. Однако самостоятельно оценить риск по этим признакам людям трудно и приложение для домашнего использования могло бы стать простым и эффективным способом выявления пациентов, нуждающихся в дальнейшем обследовании.

Собрав довольно большую учебную выборку — по четыре фото для каждого из 6 тыс. пациентов с ишемией, авторы исследования создали алгоритм глубинного обучения, который смог довольно точно не только диагностировать это заболевание у участников тестовой группы, но также четко определять их пол. С меньшей точностью машине удавалось обнаруживать артериальную гипертензию и диабет.

Помимо фотографий для обучения алгоритма использовались данные опроса пациентов об их социально-экономическом статусе, образе жизни и истории болезни, а также оценка степени тяжести их состояния радиологами по данным ангиограмм. Примечательно, что дополнительная клиническая информация не улучшила качество работы алгоритма, а значит его вполне можно использовать для прогнозирования развития сердечно-сосудистых заболеваний только по фото. При этом самыми «говорящими» с диагностической точки зрения для алгоритма оказались щеки.

С одной стороны, авторы видят широкие перспективы применения своего метода для предварительной самодиагностики ишемической болезни сердца у широких слоев населения — делаешь селфи в приложении, получаешь предостережение о риске и идешь к врачу для более точной постановки диагноза. С другой, они предостерегают о несовершенствах разработанного ими метода, о неприемлемости самолечения, а также об опасностях, связанных с нарушением личной тайны, — ведь так кто угодно по вашему селфи сможет выяснить, к каким болезням вы можете быть предрасположены.

Больше информации об интересных событиях, тенденциях и фактах в сфере цифровой экономики, мнений экспертов, а главное — ярких рассказов о решениях на основе данных в социальной сфере, здравоохранении, культуре, образовании, благотворительной и волонтерской деятельности, читайте в новом проекте «DobroData. Данные на службе добра». Пусть тех, кто умеет делать мир лучше, станет больше! Возрастная маркировка: 12+