Исследователи из Германии, Израиля и США разработали алгоритм глубокого обучения, который способен определять генетические заболевания по фотографиям человека.
Как сообщает журнал Nature Medicine, сначала ученые научили нейросеть выявлять синдром Корнелии де Ланге, синдром Ангельмана, синдром Нунан — у людей с такими заболеваниями врачи находят специфические особенности в чертах лица. После этого искусственный интеллект проанализировал около 17 тысяч изображений людей с уже установленными диагнозами (более 200 различных наследственных заболеваний).
Как сообщает CNN, в итоге алгоритм DeepGestalt смог верно распознать заболевание в 64% случаев. В 91% случаев верный синдром оказался среди десяти наиболее вероятных, названных программой. Клинические эксперты решают эту задачу хуже. На основе нейросети разработчики создали приложение, которое врачи могут использовать для уточнения диагноза.
Ранее американские исследователи разработали метод, позволяющий прогнозировать заболевания сердца с помощью сканирования сетчатки глаза. В США группа ученых научила искусственный интеллект распознавать рак шейки матки по медицинским снимкам. Международная группа ученых на основе трехмерной визуализации сердца создала искусственный интеллект, способный c точностью до 73% рассчитать риск смерти у людей с недавно диагностированной легочной гипертензией.
Сотрудники Google разработали алгоритм, который способен проанализировать состояние здоровья пациента и спрогнозировать, когда он умрет. Российские разработчики создали нейронную сеть, которая способна «придумывать» новые молекулярные структуры, потенциально обладающие лечебными свойствами.
Группа нидерландских ученых сделала программу для искусственного интеллекта, с помощью которой можно диагностировать ранние формы деменции, а также предсказывать ранние риски развития болезни Альцгеймера. Специалисты в области компьютерных технологий из Гарвардской медицинской школы и Медицинского центра Бейт-Исраэль представили систему искусственного интеллекта, которая диагностирует рак груди с точностью 92%.