(마틴 플로레스/게티 이미지) 심장병을 비롯한 모든 건강 상태에서 조기에 정확하고 간단한 진단이 중요합니다. 새로운 연구는 이제 간단한 안구 스캔이 나중에 심혈관 문제의 위험이 증가한 환자를 식별할 수 있음을 시사합니다.
이 진단 방법이 개발될 수 있다면 큰 일이 될 것입니다. 이러한 스캔은 빠르고 비침습적이며 신뢰할 수 있으며 심장 질환 위험을 조기에 식별할 수 있을수록 더 많은 의사와 환자가 이를 예방하기 위해 할 수 있습니다. .
새로운 접근 방식의 핵심은 딥 러닝 알고리즘 – 일종의 신경망 기반 인공 지능 (AI) 특정 패턴을 찾아내기 위해 대규모 데이터 세트에 대해 학습할 수 있는 학습 방법.
이 경우 연구원들은 망막의 혈관에 대한 미세한 변화를 찾도록 훈련했습니다. 널리 논의 전에 의학 문헌에서.
망막 스캔입니다. (영국 바이오뱅크)
그들의 결과를 설명하는 새로운 논문에서 팀은 그들의 도구가 대략 70%의 정확도로 미래의 심근 경색의 위험을 예측할 수 있었다고 보고합니다.
'AI 시스템은 일상적인 안과 검진에 참석하는 사람들 중에서 심혈관 질환의 위험이 더 높은 개인을 식별할 수 있는 잠재력을 가지고 있어 조기 심혈관 질환을 예방하기 위해 예방 치료를 더 일찍 시작할 수 있습니다.' 크리스 게일이 말한다 , 영국 리즈 대학의 심혈관 의학 교수.
이 도구를 만들기 위해 UK Biobank 데이터베이스에 있는 5,663명의 망막 스캔과 심장 스캔을 컴퓨터 소프트웨어로 분석했으며, 이 시스템은 한 스캔의 변화와 다른 스캔의 변화를 연결하도록 프로그래밍되었습니다.
훈련 과정을 거치고 나타나는 패턴을 학습한 후 AI는 망막 혈관의 심장 건강, 특히 심장 좌심실의 크기와 펌핑 효율을 연관시킬 만큼 충분히 똑똑했습니다. 이미 연결되었습니다 심장 질환의 가능성이 높아집니다.
이 추정치를 연령, 성별 및 기본 인구통계학적 정보를 포함하는 데이터와 결합하여 전반적인 위험 평가를 도출했습니다. 이것은 결국 2차 추천 방법으로 사용될 수 있다고 연구자들은 제안합니다.
'AI 시스템은 자연에 존재하는 복잡한 패턴을 풀기 위한 훌륭한 도구이며, 우리가 발견한 바로 그것이 바로 심장의 변화와 연결된 망막의 변화의 복잡한 패턴입니다.' 스벤 플레인은 말한다 , 리즈 대학의 심혈관 영상학 교수.
현재 심장에 있는 4개의 방 중 하나인 좌심실을 평가하려면 병원에서 수행해야 하는 값비싼 검사가 필요합니다. 전 세계의 많은 사람들에게 이는 액세스 및 가용성 문제를 의미합니다.
그러나 망막 스캔은 이미 안경점에서 일상적으로 이루어지고 있으므로 심장 질환 위험에 대한 AI 분석이 맨 위에 추가될 수 있습니다. 심혈관 문제가 발생할 위험이 높은 사람들은 전문 의료 전문가에게 의뢰할 수 있습니다.
전 세계적으로 매년 수백만 명의 사람들이 심혈관 관련 질병으로 사망하고 있습니다. 그 비율은 36초에 1명입니다. 미국에서만 – 제안된 것과 같은 시스템은 상당한 차이를 만들 가능성이 있지만 이를 위해서는 더 많은 연구와 데이터가 필요합니다.
'심장마비를 포함한 심혈관 질환은 전 세계적으로 조기 사망의 주요 원인이며 영국에서는 두 번째로 큰 사망 원인' Alex Frangi는 말합니다. , 리즈 대학의 컴퓨터 의학 학과장.
'이것은 전 세계적으로 만성적인 질병과 불행을 초래합니다.'
연구는 자연 기계 지능 .