Компьютер обучили предсказывать 5-летнюю выживаемость больных

 

scan В ходе работы учёные использовали компьютерные томограммы (КТ) грудной клетки пациентов. Это позволило спрогнозировать 5-летнюю выживаемость больных с точностью 69% от прогноза врача-эксперта.

 

Взяв компьютерные томограммы (КТ) органов пациентов и обработав их при помощи специального программного обеспечения, учёные смогли предсказать 5-летнюю выживаемость больных с точностью почти 70%. Об этом сообщается в новом исследовании, опубликованном в издании Scientific Reports. Ведущий автор работы доктор Люк Оукден-Рейнер (Luke Oakden-Rayner) из Школы общественного здоровья (School of Public Health) при Университете Аделаиды (The University of Adelaide) и его коллеги полагают, что новые данные могут быть полезны в плане развития индивидуализированной медицины.

Национальные институты здравоохранения США (National Institutes of Health) определяют индивидуализированную медицину как «новый подход к профилактике и лечению заболеваний, учитывающий различия в генах, окружении и стиле жизни конкретных людей».

Как отмечают авторы нового исследования, индивидуализированная медицина основана на открытии биомаркеров, являющихся точными предикторами риска развития болезни, ответа на лечение и прогноза. Учёные полагают, что важную роль в новом подходе может сыграть радиология:

«…мы полагаем, что снимки, получаемые в ходе обычного радиологического обследования, долгое время игнорировались в контексте индивидуализированной медицины. Мы считаем, что использование мощных современных технологий машинного обучения в приложении к радиологическим снимкам может привести к открытию новых информативных биомаркеров.

Недавние разработки в области анализа снимков продемонстрировали, что результаты автоматизированной обработки изображений при многих заболеваниях по точности сопоставимы с результатами биопсии, микроскопии и даже анализа ДНК».

В ходе исследования доктор Оукден-Рейнер и его коллеги решили выяснить, можно ли обучить компьютер распознавать компьютерные томограммы таким образом, чтобы предсказать 5-летнюю выживаемость больных. Для начала учёные собрали более 15 тыс. снимков семи различных тканей, в том числе — сердечных и лёгочных. Все томограммы принадлежали пациентам в возрасте 60 лет и старше. Используя метод логистической регрессии, исследователи выделили ряд признаков, связанных с 5-летней выживаемостью. Затем учёные объединили полученные данные с технологией глубокого обучения, предполагающей, что компьютер сам будет «учиться» распознавать снимки.

«Компьютеры способны объединить большие объёмы данных и выделить малозаметные детали», — поясняет доктор Оукден-Рейнер.

На следующем этапе работы учёные использовали «обученный» компьютер, чтобы проанализировать КТ грудной клетки 48 пациентов в возрасте 60 лет и старше. Исследователи обнаружили, что автоматизированная система способна предсказать 5-летнюю выживаемость с точностью 69% в сравнении с прогнозом, сделанным врачами-специалистами.

«Хотя для исследования использовалась небольшая выборка, наша работа демонстрирует, что компьютер научился распознавать проявления заболеваний на снимках. Для того чтобы обучить этому врачей, необходимо специальное интенсивное обучение», — добавляет доктор Оукден-Рейнер.

В планах группы исследований — опробовать разработанную технику на десятках тысяч пациентских снимков. Но авторы исследования уже сейчас утверждают, что их работа продемонстрировала принципиальную возможность использования машинного обучения и компьютерной томографии в развитии индивидуализированной медицины. В частности, новая методика может использоваться для раннего выявления серьёзных заболеваний, требующих специфического лечения.

 

05.06.2017 Источник: 22century.ru

Image

Оцифровка пользователя, Моделирование, 3D-визуализация.

Создание подробной цифровой копии на основе данных из медкарты.

Анализ данных. Исправление показателей организма.

Image

Взаимодействие цифровых профилей с целью улучшения показателей.

Обмен знаниями, проведение общих исследований.

Загрузка личного аватара в 3D мир. Игрификация, соревнования.

Image

В разработке

  • Официальная страница о медицинских чат-ботах на сайте Сверхчеловечество.рф
  • Подробности разработки чат-бота для проекта "Карта управления возрастом" (для партнеров и разработчиков) здесь:
Image

Обзор мировых разработок по хранению данных в разработке

Хранилище данных для Электронной Медицинской Карты Управления Возрастом в разработке

Материалы по теме:

Image

Основное взаимодействие планируется производить посредством Социальной сети:

Также существует множество специализированных телемедицинских сервисов:

Image

Данный раздел находится в разработке и будет доступен после запуска Электронной медицинской Карты Управления Возрастом:

Image

Основной материал сайта по теме искусственного интеллекта в медицине здесь:

На основе данной статьи будет определяться разработчик искусственного интеллекта для данной системы управления возрастом.

Image

ВАШ ЛИЧНЫЙ ВКЛАД В БОРЬБУ СО СТАРЕНИЕМ

Скооперируйтесь с тысячами других участников и создайте любой проект в области антистарения, проведите научные исспедования

Площадка для создания и финансирования проектов. Официальная страница сайта Сверхчеловечество.рф для сбора средств на ускорение прогресса в области омоложения:

Image
Image

Основная страница сайта Сверхчеловечество.рф о создании и участии в клинических испытаниях терапий антистарения и отката возраста организма здесь: