Нейросеть научили предсказывать продолжительность жизни

Международная группа ученых разработала искусственную нейросеть, которая способна прогнозировать продолжительность жизни пациентов на основании результатов томографии.

5 167
Выбор редакции

Томография широко применяется в диагностике локальных повреждений внутренних органов и, например, при выявлении очагов новообразований, исследовании всего организма. Техника позволяет получить трехмерную послойную визуализацию спектров поглощения гамма-квантов, возникающих при распаде радионуклидов, различными тканями. Однако, несмотря на сравнительно высокое пространственное разрешение томографов, анализ таких снимков сопряжен с рядом трудностей. В частности, он требует высокой квалификации, а мониторинг состояния в динамике занимает длительное время. Чтобы повысить надежность, упростить и ускорить диагностику, ученые ищут способы автоматизировать изучение томограмм.

 

В новой работе специалисты из Аделаидского университета, Высшего технического института и других учреждений представили систему для оценки общего состояния здоровья пациентов. Для этого они использовали 15 957 снимков грудной клетки, сделанных путем компьютерной томографии (КТ), пациентов старше 60 лет, которые наблюдались в течение пяти лет. На первом этапе выборку разделили на две группы по 24 человека: в экспериментальную вошли пациенты, которые скончались в 2014 году; в контрольную — выжившие. При этом в рассмотрение включались только изображения без видимых симптомов, онкологических заболеваний и металлических предметов в изучаемой области.

 

Принцип оценки продолжительности жизни / ©Luke Oakden-Rayner et al., Scientific Reports, 2017

Принцип оценки продолжительности жизни / ©Luke Oakden-Rayner et al., Scientific Reports, 2017

 

Затем авторы разработали четырехслойную сверточную нейросеть с 50 фильтрами на первом и 100 — на следующих слоях. Подобные алгоритмы нередко используются в задачах на распознавание изображений, поскольку хорошо справляются с признаковым описанием визуальных стимулов. В рамках эксперимента систему обучили выявлять на снимках биомаркеры различных синдромов и заболеваний. Например, нейросеть должна была с высокой точностью определять факторы риска сердечной недостаточности, снижение плотности костной ткани, а также определить общий объем каждой ткани. Сопоставив полученные данные с открытой статистикой, она могла оценить примерную продолжительность жизни пациентов.

 

Испытания показали, что в ходе анализа томограмм скончавшихся пациентов алгоритм с точностью 69 процентов определял пятилетнюю выживаемость. По словам исследователей, в целом этот показатель аналогичен классическим методам. Стоит отметить, что объем выборки, которая рассматривалась в работе, недостаточен для утверждения надежности и достоверности выводов. Как правило, при тренировке искусственных нейросетей задействуется значительно большее количество стимулов (сотни тысяч изображений). В то же время не исключается, что после обучения на более крупной выборке система превзойдет врачей в точности диагностики, особенно в рамках долгосрочного мониторинга.

 

Статья опубликована в журнале Scientific Reports.

 

Ранее японские ученые представили глубокую нейросеть, которой удалось предсказать на основании томограмм неизвестное ей психическое содержание.

Hi-Tech

Naked Science Facebook VK Twitter
5 167
Комментарии
Аватар пользователя Игорь Каширин
2 ч
Только в отличие от Москвы струнные дороги за 16 лет,...
Аватар пользователя Игорь Каширин
3 ч
Только вот это потом у вас может длится хоть 50 лет и...
Аватар пользователя Специалист
6 ч
Игорь Каширин, а вы сходите в Apple и спросите у них...
Комментарии

Быстрый вход

или зарегистрируйтесь, чтобы отправлять комментарии
Вы сообщаете об ошибке в следующем тексте:
Нажмите Отправить ошибку