შექმნეს ხელოვნური ინტელექტის ახალი მოდელი, რომელიც ღრმა სწავლებას იყენებს გულის შეტევით ან ინსულტით სიკვდილის 10 წლიანი რისკის პროგნოზირებისთვის. ამას ის რენტგენის საშუალებით ახერხებს. კვლევის შედეგები წარმოდგენილი იყო 29 ნოემბერს ჩრდილოეთ ამერიკის რადიოლოგიური საზოგადოების (RSNA) ყოველწლიურ შეხვედრაზე.

ღრმა სწავლება იყენებს ხელოვნურ ინტელექტს რენტგენის გამოსახულების შესასწავლად. ეს რათა აღმოაჩინოს შაბლონები, რომლებიც დაკავშირებულია სხვადასხვა დაავადებებთან, ამ შემთხვევაში, ინსულტთან ან გულის შეტევასთან.

"ჩვენი ღრმა სწავლების მოდელი გვთავაზობს პოტენციურ გადაწყვეტას გულ-სისხლძარღვთა დაავადებების რისკის განსასაზღვრად და ეს გულ-სისხლძარღვთა რენტგენის არსებული სურათების გამოყენებით", — თქვა დოქტორმა იაკობ ვაისმა, კვლევის წამყვანმა ავტორმა და კარდიოვასკულარული გამოსახულების კვლევის ცენტრთან ასოცირებულმა რადიოლოგმა.

გულმკერდის რენტგენის გადაღებამ უფრო მეტი ინფორმაცია გამოავლინა, ვიდრე მკვლევრები თავდაპირველად ვარაუდობდნენ.

"რაც ჩვენ ვაჩვენეთ ეს ისაა, რომ გულმკერდის რენტგენი უფრო მეტია, ვიდრე უბრალოდ გულმკერდის რენტგენი. მსგავსი მიდგომით ჩვენ პაციენტების გაფრთხილების საშუალება გვეძლევა", — დასძინა ექიმმა ვაისმა.

კვლევის დეტალები

დოქტორმა ვაისმა და მისმა კვლევითმა ჯგუფმა შეიმუშავეს ღრმა სწავლების მოდელი. მათ მიერ შექმნილ მოდელს ეწოდება CXR-CVD. პაციენტები მონაწილეობდნენ პროსტატის, ფილტვის, კოლორექტალური და საკვერცხის კიბოს სკრინინგის კვლევაში, რომელიც დაფინანსებული იყო კიბოს ეროვნული ინსტიტუტის მიერ.

მკვლევრებმა მოდელი გამოსცადეს მოდელით, რომელშიც მონაწილეობას 11 430 ადამიანი იღებდა. საშუალო ასაკი 60 წელი იყო.

მკვლევრებს სურთ გამოიყენონ კვლევის შედეგები პაციენტების მონაცემების სწრაფად და ზუსტად აღსარიცხად, როგორც რენტგენის სხივების ტრადიციული მეთოდების, ასევე ხელოვნური ინტელექტის ინოვაციური მეთოდების გამოყენებით.