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Google AI는 눈이 심장 마비 위험을 나타내는 방법을 보여줍니다
심혈관 질환은 전 세계적으로 주요 사망 원인이며 연구자들은 유전적 요인, 연령, 민족 및 성별과 함께 운동 및 식이 요법을 포함한 생활 습관 요인이 모두 기여한다는 것을 알고 있습니다.
AI는 심장 건강을 위한 새롭고 덜 침습적인 테스트의 가능성을 제공합니다. 컴퓨터 비전으로 망막 이미지에서 심혈관 결과를 예측하여 조기 결과를 고무합니다. (출처: 파일포토) 인공 지능(AI)과 기계 학습(ML)이 심장 신호를 식별하는 데 도움이 될 수 있음을 Google과 그 의료 기술 부문 Verily의 연구원들이 발견함에 따라 심장마비나 뇌졸중의 위험을 아는 것이 곧 시력 검사만큼 간단해질 수 있습니다. 망막 이미지를 통한 질병
구글 CEO 순다르 피차이(Sundar Pichai)는 화요일 트위터에서 이 연구를 언급하면서 AI가 심장 건강을 위한 새롭고 덜 침습적인 테스트(컴퓨터 비전으로 망막 이미지에서 심혈관 결과를 예측하는)의 가능성을 제공하여 조기 결과를 고무한다고 말했습니다.
Nature Biomedical Engineering 저널에 발표된 연구에 따르면 눈의 혈관이 포함된 사진인 망막 안저 이미지에 딥 러닝을 적용하면 혈압에서 흡연 상태에 이르기까지 심장 질환의 위험 요소를 예측할 수 있습니다.
Verily의 심혈관 건강 혁신 책임자인 Michael McConnell은 블로그 게시물에서 연구원들이 생성한 알고리즘은 현재 측정과 동등한 미래의 주요 심혈관 사건의 발생을 예측하는 데 도움이 될 수 있다고 말했습니다.
심혈관 질환은 전 세계적으로 주요 사망 원인이며 연구자들은 유전적 요인, 연령, 민족 및 성별과 함께 운동 및 식이 요법을 포함한 생활 습관 요인이 모두 기여한다는 것을 알고 있습니다.
그러나 그들은 이러한 요인이 특정 개인에게 어떻게 합산되는지 정확히 알지 못하기 때문에 일부 환자의 경우 심장마비 또는 뇌졸중 및 기타 심혈관 사건.
잔디 종류 사진
이 연구에서 연구원들은 284,335명의 환자 데이터에 대해 훈련된 딥 러닝 알고리즘을 사용하여 12,026명과 999명의 환자로 구성된 두 개의 독립적인 데이터 세트에서 환자에 대해 놀랍도록 높은 정확도로 망막 이미지에서 심혈관 위험 요인을 예측할 수 있었습니다.
이 알고리즘은 흡연자의 망막 이미지와 비흡연자의 망막 이미지를 71%의 확률로 구별할 수 있다는 연구 결과가 나왔습니다.
또한 의사는 일반적으로 중증 고혈압 환자와 정상 환자의 망막 이미지를 구별할 수 있지만, 우리의 알고리즘은 더 나아가 고혈압이 있거나 없는 환자를 포함하여 전체 환자의 수축기 혈압을 평균 11mmHg 이내로 예측할 수 있습니다. 연구 공동 저자인 Google Brain Team의 제품 관리자인 Lily Peng은 압력에 대해 말했습니다.
이 연구의 흥미로운 측면 중 하나는 망막의 어떤 측면이 알고리즘에 가장 많이 기여했는지 보여주는 '주의 지도'를 생성하여 기계 학습과 종종 관련된 '블랙 박스'에 대한 창을 제공하는 것입니다. 연구의 공동 저자는 말했다.
이것은 임상의에게 알고리즘에 대한 더 큰 확신을 줄 수 있고 이전에는 심혈관 위험 요인이나 미래 위험과 관련이 없었던 망막 기능에 대한 새로운 통찰력을 잠재적으로 제공할 수 있다고 McConnell은 말했습니다.
이 발견은 단순한 망막 이미지가 언젠가는 심혈관 건강의 핵심인 환자의 혈관 건강을 이해하는 데 도움이 될 수 있음을 시사합니다.
이것은 유망하지만 초기 연구가 임상 환경에 도달하기 전에 더 큰 환자 집단에서 이러한 발견을 개발하고 검증하기 위해 더 많은 작업이 수행되어야 한다고 McConnell은 덧붙였습니다.
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