網膜血管と人工知能による心臓発作、予測、予防
網膜血管は、心臓発作のリスクを予測するのに役立ちます。 テスト済みの人工知能ベースのスクリーニングシステム
目を見て、心を見てください。 科学者は、眼科医または眼鏡技師への通常の訪問中に撮影されたスキャンを分析し、心臓発作のリスクが高い患者を特定できる人工知能 (Ai) システムを開発しました。
網膜血管と心臓発作の可能性: リーズ大学の研究
魔法のようなものではありません: 研究者たちは、網膜の小さな血管の変化が、心臓の問題を含むより広い血管障害を示していることに気付きました.
リーズ大学 (英国) が実施した研究では、「ディープラーニング」と呼ばれる複雑な一連のアルゴリズムを使用して、人工知能システムを「トレーニング」し、網膜スキャンを自動的に読み取り、翌年に感染する可能性のある人を特定しました。心臓発作を起こしました。
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精度: 70/80%
科学雑誌 Nature Machine Intelligence の記事で、研究者は Ai システムが 70 ～ 80% の精度を達成していると報告しています。
網膜スキャンの分析にディープラーニングを使用すると、心臓病の初期兆候をスクリーニングする方法が変わる可能性があります。
アレックス・フランギ教授は、 椅子 リーズ大学の計算医学博士であり、アラン チューリング研究所のチューリング フェローである彼は、この研究を監督し、次のように述べています。
網膜スキャンは安価であり、いくつかの眼科で日常的に行われているため、この新しい技術は革命的であることが証明される可能性があります.
自動化された結果として、病気になるリスクがある患者は、心血管疾患の専門家に紹介されます。 さらに、スキャンは心臓病の初期兆候の進行を追跡するためにも使用できます。」
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眼の網膜を研究し、心臓発作の予防を目指す
世界中の科学者がリーズの研究に協力し、英国のバイオバンクがデータを提供しました。
英国の研究者の XNUMX 人である Chris Gale 氏は、この Ai ツールを使用すると、「心血管疾患の予防治療をより早く開始できる」と述べています。
ディープ ラーニング プロセス中に、Ai システムは XNUMX 人以上の網膜と心臓のスキャンを分析し、網膜の病理と患者の心臓の変化との関連性を特定しました。
著者らは、同じ Ai システムが、網膜スキャンから、心臓の XNUMX つの部屋の XNUMX つである左心室のサイズとポンプ効率を計算できると説明しています。
拡大した心室は、心臓病のリスクの増加に関連しています。
このデータを年齢や性別などの他の患者特性に拡張することで、Ai システムは次の 12 か月の心臓発作のリスクを予測することができます。
通常、患者の左心室のポンピングの程度と十分性は、心臓の心エコー検査または磁気共鳴画像法によって得られます。
ただし、これらの診断技術は、費用がかかるか、利用できない場合があります。
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梗塞、網膜血管および血管の状態
リーズの研究についてコメントし、ミラノのモンジーノ心臓病研究所の不整脈部門のディレクターであるクラウディオ・トンド教授は、これは何も新しいことではないと述べています.
「少なくとも、網膜レベルでの血管の状態の評価が、血管の病状の存在、または少なくとも個人が心臓病および/または血管障害を発症するリスクがあると考えられる可能性を示唆しているわけではありません.
「網膜血管はリアルタイムで評価でき、被験者の血管状態を示すことができます。
このリーズの研究は、人工知能が医師が予防措置を改善し、治療戦略を予測し、大規模な心血管予防措置を実施するのにどのように役立つかをさらに実証しています。
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AIは良いが、医師の解釈が必要
トンド教授は警告を発している：「しかし、網膜血管は心臓の冠状血管と同じ解剖学的組織を持っていないため、網膜血管の分析から推定されたデータは、親しみやすさ、ライフスタイルなどの他の臨床変数と統合する必要があります. 、効果的な予防アルゴリズムを構築するための食事療法。
さらに、すでに心血管イベントを起こした患者で人工知能アルゴリズムをテストし、心血管リスクの適切な指標を提供するかどうかを確認することは興味深いでしょう.
結論には、絶対的な警告が含まれています。「人工知能の応用は、医学や心臓血管分野でますます「日常的」になりますが、解釈はその分野の専門家、つまり医師に任せる必要があり、エンジニアや専門家ではありません。 /またはコンピューター科学者。
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