Четырех снимков лица оказалось достаточно, чтобы компьютерный алгоритм с высокой вероятностью диагностировал патологию.
Области лица, анализ по которым дает наибольший вклад в постановку диагноза алгоритмом / J.Ji, X.Zheng, European Heart Journal, 2020
Исследование, опубликованное в издании European Heart Journal, показывает, что селфи может быть доступным и простым способом выявления сердечно-сосудистых заболеваний. А определить их наличие поможет компьютерный алгоритм глубокого обучения, анализирующий фотографии.
«Насколько нам известно, это первая работа, демонстрирующая, что искусственный интеллект можно использовать для анализа лиц с целью выявления сердечных заболеваний, — говорит один из авторов работы Чжэ Чжэн. — Наша итоговая цель — разработка самооценочного приложения для оценки вероятности возникновения сердечных заболеваний до посещения клиники людьми, которые принадлежат к группам высокого риска [по сердечно-сосудистым патологиям]».
Уже давно известно, что определенные черты внешности связаны с повышенным риском сердечных заболеваний. Среди таких признаков — ранняя седина и морщины, складка на мочке уха, ксантелазмы (отложения холестерина под кожей, обычно вокруг век) и липоидные дуги роговицы (кольцеобразное помутнение периферии роговицы, отделенное от других ее участков; состоит из инфильтрата жирового вещества). Однако человеку сложно использовать эти черты для прогнозирования и оценки риска сердечных заболеваний.
Целью авторов исследования было создать инструмент, который позволит проводить первичную диагностику на основании вышеперечисленных признаков. Для этого в период с июля 2017 года по март 2019-го специалисты провели изучение 5796 пациентов из восьми больниц Китая. Испытуемым проводили процедуры для исследования кровеносных сосудов, такие как коронарная ангиография или коронарная компьютерная томографическая ангиография. Также были сделаны по четыре фотографии каждого пациента: голова анфас, два снимка в профиль, а также вид верхней части головы.
По результатам изучения ангиограмм (снимков сосудов) пациентов оценивалась степень здоровья сердечно-сосудистой системы в зависимости от того, сколько кровеносных сосудов сужено на 50% или более, а также на основе местоположения этих сосудов. Эта информация использовалась для создания, обучения и проверки алгоритма глубокого обучения.
Затем исследователи протестировали обученный алгоритм еще на 1013 пациентах из девяти больниц Китая, поступивших на лечение в период с апреля по июль 2019 года. Оказалось, этот алгоритм по своей эффективности превзошел существующие методы прогнозирования риска сердечных заболеваний. Чувствительность метода (доля правильно идентифицированных положительных случаев диагностирования) составила 80% на валидационной и тестовой выборках, а специфичность (доля правильно идентифицированных отрицательных случаев) — 61% и 54% соответственно.
«Алгоритм <…> можно было без проблем использовать для прогнозирования потенциального сердечного заболевания, основываясь только на фотографиях лица. Щеки, лоб и нос предоставили алгоритму больше информации, чем другие области лица, — комментирует результаты работы ее соавтор Сянь-Ян Чжи. — Однако нам необходимо улучшить специфичность, поскольку количество ложных срабатываний до 46% (исходя из специфичности в 54% на тестовой выборке. — Прим. ред.) может вызвать неудобства для пациентов, а также потенциально перегружать клиники пациентами, не требующими лечения».
Также исследователи отмечают, что алгоритм необходимо протестировать на представителях других этнических групп. Подавляющее большинство участников исследования относились к этнической группе хань, наиболее многочисленной народности Китая: это накладывает определенные ограничения на результат работы.
Ранее мы писали о том, что в Австралии разработали приложение для распознавания пауков и змей, а в компании Microsoft искусственный интеллект начал заменять людей в качестве редактора.
