Субота, 18 Травня

Штучний інтелект може робити багато речей, зокрема діагностувати хвороби за звуком вашого голосу. Однак тепер вчені також знайшли спосіб використовувати ШІ для прогнозування ризику серцевого нападу, а також ризику інсульту за допомогою лише одного рентгенівського знімка.

Технологія, яка досліджується та вивчається у спеціальному дослідженні, розробленому Національним інститутом раку в Сполучених Штатах, називається CXR-CVD risk. Було також використано другу незалежну когорту з приблизно 11 430 амбулаторних пацієнтів, усім з яких зробили рентген грудної клітки, що потенційно підходило для терапії статинами – типу профілактики ризику серцевого нападу.

Джерело зображення: utah51 / Adobe

Потім він порівнює ці рентгенівські знімки з рентгенівськими знімками нових пацієнтів, щоб знайти подібне моделювання та випадки, які можуть допомогти передбачити ризик серцевого нападу пацієнта. Результати контрольованого дослідження були представлені на щорічній зустрічі Радіологічного товариства Північної Америки (RSNA). Згідно з цими результатами, лікарі незабаром зможуть використовувати цю технологію для виявлення високого ризику інфарктів та інсультів у пацієнтів.

Це інтригуюча технологія, яка має змінити спосіб виявлення подібних проблем на ранній стадії. Ще більш інтригуючим є те, що ця технологія може використовувати рентгенівський знімок для прогнозування ризику серцевого нападу пацієнта на найближчі 10 років або близько того, даючи безцінний час, щоб допомогти приборкати будь-які можливі проблеми, які можуть виникнути у здоров’ї пацієнта.

Досягнення в області штучного інтелекту дійсно допомогли зробити цей тип технології можливим. І, оскільки це дозволяє медичним працівникам глибше досліджувати ці ризики без необхідності робити інвазивні операції та тести, ми можемо визначити, чи більше людей мають вищий ризик серцевого нападу та потребують щось змінити у своєму житті.

Можливо, є занепокоєння, що штучний інтелект уб’є нас усіх, але буде цікаво подивитися, куди ця технологія піде в майбутньому, особливо з такою великою увагою до медичної сторони машинного навчання.

Exit mobile version