21.07.2024
Подписывайтесь на Telegram-канал по ссылке

Машинное обучение поможет предвидеть сердечную недостаточность

Машинное обучение поможет предвидеть сердечную недостаточность

Одним из наиболее распространённых предупреждающих признаков острой сердечной недостаточности является избыток жидкости в лёгких. Такое состояние известно, как «отёк легких». Определить точный уровень избыточной жидкости пациента может врач, но сделать это очень сложно. Медикам приходится полагаться на тонкие особенности в рентгеновских лучах, которые иногда приводят к непоследовательным диагнозам и планам лечения.

Чтобы лучше справиться с подобными нюансами, группа под руководством исследователей из Лаборатории компьютерных наук и искусственного интеллекта Массачусетского технологического института (CSAIL) разработала модель машинного обучения, которая может по рентгеновскому снимку оценить степень тяжести отёка. Шкала уровней от 0 (здоровый) до 3 (очень плохо). Система определила правильный уровень более чем в половине случаев и правильно диагностировала 3-ий уровень в 90% случаев.

Важным аспектом системы является то, что она была обучена не только на более чем 300 000 рентгеновских снимках, но и на соответствующих текстах ренгеновских отчётов, которые были написаны радиологами. Усилия учёных были сосредоточены на том, чтобы помочь системе разобраться в тексте отчётов, который часто мог быть всего лишь одним или двумя предложениями. Разные радиологи пишут по-своему, используя разную терминологию. Поэтому исследователям пришлось разработать набор лингвистических правил, чтобы гарантировать, что данные могут быть последовательно проанализированы в отчётах. Это было в дополнение к технической задаче по разработке модели, которая может совместно обучаться, как на изображениях, так и на текстах.

Команда исследователей заявляет, что более точная диагностика отёков поможет врачам справиться не только с острыми проблемами сердца, но и с другими состояниями, такими как сепсис и почечная недостаточность, которые сильно связаны с отёками.