Искусственный интеллект прогнозирует инфаркт. И делает это лучше врача

Каждый год около 20 миллионов людей умирает от сердечно-сосудистых заболеваний. Это заботит сегодня многих ученых в мире и вот разработчики из Ноттингемского университета (Великобритания) разработали алгоритм машинного обучения, который способен предсказывать вероятность инфаркта или инсульта так же хорошо, как и врач. Может даже лучше.

Американский кардиологический колледж (АКК) и Американская сердечная ассоциация (АСА) разработали серию инструкций, позволяющих оценить риск сердечно-сосудистого заболевания у пациента, основываясь на восьми факторах - возраст, уровень холестерина, кровяное давление и т.п. В среднем эта система точно оценивает риск у человека примерно в 72.8% случаев, пишет Engadget.

В принципе, это достаточно точно, но команда университетских ученых постарались улучшить этот показатель. Они разработали четыре компьютерных алгоритма машинного обучения, затем ввели в программу данные 378 256 пациентов из всей страны. Система первоначально использовала около 295 000 записей для генерации своей внутренней прогнозной модели. Затем они использовались оставшиеся записи для проверки работы алгоритмов и их уточнения. В результате программа значительно произошла по производительности оценку по инструкции АКК/АСА, показав точность в диапазоне 74.5 - 76.4%. Алгоритм с использованием нейронных сетей показал самый высокий результат, превысив показатели АКК/АСА на 7.6%, при этом, правда, на 1.6% возросло количество ошибочных положительных результатов.

Интересно, что системы на базе искусственного интеллекта идентифицировали еще ряд факторов риска и прогнозных параметров, которые не учитываются в существующих инструкциях АКК/АСА. Это, например, наличие серьезного психического заболевания и принятие оральных кортикостероидов.

Кстати, совсем недавно мы писали о системе на базе алгоритмов искусственного интеллекта Google, которая также смогла превзойти по точности диагностики рака груди "живого" врача. Там ученые смогли достичь показателя надежности обнаружения клеток рака равного 92%, что существенно превышает показатель в 73%, который может достичь опытный патологоанатом, не имеющий ограничений по времени.

Отметим, что преимущество подобных алгоритмов заключается не только в точности постановки диагноза, но и в значительном сокращении времени, которое требуется для получения результата. А в существующих условиях перегрузки врачей, недостаточного количества профессионалов в отрасли и общего ухудшения состояния системы здравоохранения (не только в нашей стране) этот фактор может играть очень важное значение.