Новый алгоритм основан на вычислительном методе под названием глубокое обучение (deep learning). Искусственный интеллект тренировали на более чем 270 тысячах изображениях рентгеновских снимков и данных электронной медицинской карты 160 тысяч пациентов, чтобы он смог выявлять склонность к диабету за годы до того, как участникам ставили этот диагноз. Свои выводы модель строила на основе расположения жировой ткани в верхней части тела и брюшной полости.
В будущем команда изучит, как модернизировать алгоритм. Также планируется внедрить модель в электронные медицинские системы, чтобы она могла предупреждать врачей о необходимости проведения традиционного скрининга пациентов с диабетом, отнесенных к группе высокого риска на основе результатов рентгенографии. Предполагается, что этот метод потенциально можно будет использовать для диагностики других нарушений, включая сосудистые заболевания, сердечную недостаточность и хроническую обструктивную болезнь легких.
Нейросеть научили определять риск диабета по рентгену
