ИИ от Google сумеет выявить болезни глаз через специальный компьютерный снимок

Google создали ИИ для диагностики глазных болезней

Искусственный интеллект от Google находит все большее применение в медицинской практике. Буквально вчера мы писали о том, что ИИ помогает пациентам, страдающим от рака, а сейчас стало известно, что на основе DeepMind была разработана нейросеть, которая по одному только снимку сетчатки может точно определить наличие пятидесяти различных болезней глаз.

О новом исследовании рассказывает журнал Engadget и они пишут, что искусственный интеллект для выявления болезней использует метод оптической когерентной томографии (сокращенно ОКТ). ОКТ основана на неинвазивной бесконтактной визуализации структур глаза. При этом ОКТ-снимки чем-то напоминают УЗИ-изображения, но с гораздо более высоким разрешением. Такая высокая четкость позволяет определять различные структуры и аномалии развития, являясь чем-то вроде «биопсии без удаления ткани».

Для своей разработки команда Google DeepMind объединила усилия с Британским центром по борьбе с глазными болезнями Moorfields Eye Hospital, который имеет обширную базу ОКТ-снимков. При всех плюсах ОКТ есть у этой технологии существенный недостаток: на обработку и интерпретацию снимков уходит очень много времени (в некоторых случаях около недели), а при некоторых состояниях это может быть фатальным для пациента.

Именно проблему долгой расшифровки решает ИИ. В основе новой системы лежит 2 нейросети: одна переводит необработанные снимки OКT в карту трехмерных тканей, после чего ставит предварительный диагноз. Вторая же анализирует полученную трехмерную карту и проверяет точность диагноза первой, попутно определяя, насколько срочно пациенту требуется медицинская помощь. По словам ведущего инженера Google DeepMind Алана Картикексайнама,

«Наша карта не только позволяет создать 3D-модель глаза, но и выявляет заболевание, указывая, в какой именно части зрительного органа расположен его очаг. Нейросети обучены на 877 сканах OCT и 14000 трехмерных изображениях тканей глаза, проверенных квалифицированными специалистами.»

В данный момент ИИ успешно проходит испытания на территории Moorfields Eye Hospital и если он и дальше будет показывать себя хорошо – его начнут использовать на территории всей Великобритании.

Новая нейронная сеть от Google предсказывает болезни сердца по глазам

Ученые из Google и ее дочерней медицинской компании Verily открыли новый метод определения риска болезней сердца с помощью машинного обучения. На основании сканирования сетчатки пациента ПО способно выдать его точные данные: возраст, кровяное давление, пагубные привычки. Эта информация может быть использована для предсказания риска серьезного заболевания — например, сердечного приступа — практически с такой же точностью, какой обладают современные методы диагностики.

Алгоритм потенциально должен помочь докторам быстрее и проще анализировать риск сердечно-сосудистого заболевания пациента, так как не требует анализа крови. Однако данный метод должен быть протестирован более тщательно, прежде чем он будет использоваться в реальных условиях. Доклад с объяснением работы нейронной сети был опубликован 19 февраля в журнале Nature, хотя само исследование было доступно еще в сентябре прошлого года.

Алгоритм от Google использует совершенно новые методы анализа

Люк Окден-Рейнер, исследователь в области медицины из Университета Аделаиды, специализирующийся на анализе с использованием машинного обучения, рассказал, что нейросети получали из собранных данных намного больше информации, чем доктора. Также он отметил, что они не заменяют врачей, а расширяют их возможности.

Ученые из Google и Verily использовали медицинские данные более трехсот тысяч пациентов для обучения данного алгоритма. Эта информация также включала отсканированные изображения сетчатки. Далее нейронные сети создавали шаблоны на основе полученных данных и учились связывать контрольные признаки при сканировании глаза с определенными метриками для предсказания риска сердечно-сосудистого заболевания.

16 декабря в 19:00, Москва, беcплатно

Хотя сама идея обнаружения проблем со здоровьем по глазам звучит необычно, она опирается на совокупность проведенных исследований. Задняя внутренняя стенка глаза заполнена кровеносными сосудами, которые влияют на здоровье всего тела. Изучая ее внешний вид с камерой и микроскопом, врачи могут делать выводы о кровяном давлении человека, его возрасте и привычке курить. Эти данные очень важны при диагностике сердечных заболеваний.

Алгоритм от Google смог отличить сетчатку здорового человека от сетчатки болевшего сердечно-сосудистыми заболеваниями в 70 % случаев. Это всего на 2 % меньше, чем набирает в таком же тесте повсеместно используемый метод обнаружения риска сердечных заболеваний SCORE.

Для Google это исследование значит больше, чем просто новый метод предсказания болезней сердца. Оно ведет к новой парадигме в научных открытиях, основанных на работе ИИ. В то время как большинство медицинских технологий созданы для копирования существующих диагностических инструментов, этот алгоритм нашел новый подход к анализу существующих данных.

На настоящий момент идея о том, что ИИ ставит диагнозы без надзора человека, существует только в далекой перспективе. Но исследования Google показывают, что она имеет право на существование.

Это не первая разработка компании Verily. В прошлом году она представила смарт-часы специально для медицинских исследований.

ИИ Google DeepMind поможет диагностировать офтальмологические болезни

Нейросеть, разработанная подразделением Google DeepMind, выполняет сканирование сетчатки методом оптической когерентной томографии, выявляя 50 видов заболеваний глаз, включая дегенерацию области наибольшей остроты зрения – желтого пятна.

Оптическая когерентная томография (ОКТ) — метод неинвазивного исследования тонких слоев кожи и слизистых оболочек, глазных и зубных тканей человека.

Новая веха в лечении заболеваний глаз

Искусственный интеллект, разработанный совместно с британской больницей Moorfields Eye, DeepMind представила 13 августа. Для того, чтобы поставить диагноз, система изучает трехмерный снимок сетчатки, сделанный с помощью томографа. По этим снимкам ставят диагнозы врачи, но нейросеть делает это всего за несколько секунд. Искусственный интеллект обучали по снимкам 7,5 тысяч пациентов.

Рекомендации, которые система составляет по диагностированному заболеванию, по уровню эффективности не только достигают, но и превосходят рекомендации специалистов. Эксперты подчеркивают, что это только предварительные результаты исследования, но они показывают как технология может справиться с широким кругом проблем из клинической практики. В долгосрочной перспективе врачи смогут быстрее определять приоритетность пациентов, нуждающихся в срочном лечении.

Оптимизированный процесс

Офтальмологи используют оптическую когерентную томографию (ОКТ) для диагностики состояния глаз. Трехмерные изображения предоставляют подробную карту задней части глаза, но их трудно читать и они требуют экспертного анализа для интерпретации. Диагностика отнимает у врачей много времени: если у пациента возникнет тяжелая проблема, такая как кровотечение в задней части глаза, эти задержки могут стоить ему зрения.

Презентованный DeepMind искусственный интеллект призван решить эту проблему. Нейросеть отсортирует пациентов по типу заболеваний, резко сократив время между сканированием и лечением.

Адаптируемая технология

В ходе изучения технологии врачи столкнулись с проблемой «черного ящика».

Черный ящик — термин, используемый для обозначения системы, внутреннее устройство и механизм работы которой очень сложны, неизвестны или не важны в рамках данной задачи.

Многим сложно понять, почему и как искусственный интеллект делает конкретные выводы. Это проблема для клиницистов и пациентов, которые должны понимать рассуждения машины, а не только ее результаты. Разработка DeepMind и Moorfields Eye использует новый подход к решению проблемы. Она сочетает две разные нейронные сети: сеть сегментации и сеть классификации.

Сеть сегментации анализирует результаты томографии, составляя карту типов ткани глаза и особенностей болезни, которые она видит, например: кровоизлияния, поражения, нерегулярная жидкость или другие симптомы заболевания глаз. Эта карта позволяет получить представление о «мышлении» системы. Сеть классификации анализирует эту карту, чтобы представить клиницистам диагнозы и рекомендацию для направления. Искусственный интеллект выражает рекомендацию в виде процента, позволяя клиницистам оценивать уверенность системы в ее анализе.

Эта функциональность критически важна, поскольку профессионалы в области глаз будут играть ключевую роль в определении типа ухода и лечения, которое получает пациент. Возможность тщательно изучать рекомендации по технологиям – это ключ к тому, чтобы нейросеть использовалась на практике.

Система диагностики может быть адаптирована к любым видам сканеров ОКТ для использования в больницах, даже когда томографические аппараты обновляются с течением времени.

Следующие шаги

Несмотря на успех, до использования на практике разработке еще далеко: ей только предстоит превратиться в продукт и подвергнуться строгим клиническим испытаниям.

Если технологию сертифицируют для общего использования, клиницисты Moorfields смогут бесплатно использовать ее в течение начального пятилетнего периода. Клиники Moorfields также смогут использовать подготовленную AI-модель DeepMind для будущих некоммерческих исследований.

Профессор Пэн Тэй Хоу, директор Центра биомедицинских исследований NIHR сказал: «Я не сомневаюсь, что ИИ играет жизненно важную роль в будущем здравоохранения, особенно когда речь идет о подготовке и оказании помощи медицинским работникам, пациенты получают жизненно важное лечение раньше, чем это было возможно ранее».

Мы уже рассматривали перспективы развития искусственного интеллекта на примере другой разработки Google DeepMind. Когда искусственный интеллект AlphaZero сыграл 100 партий с шахматным движком Stockfish, сильнейшая шахматная программа на тот момент. В итоге искусственный интеллект Google одержал победу в 28 партиях, 72 партии закончились ничьей. Stockfish не победила ни разу.

Искусственный интеллект Google DeepMind научится диагностировать заболевания, произведя анализ 1 миллиона изображений сетчатки глаза

Подразделение компании Google DeepMind, занимающееся разработками систем искусственного интеллекта, объявило о достижении договоренности с офтальмологической клиникой NHS Moorfields Eye Hospital об обучении системы искусственного интеллекта делу ранней диагностики заболеваний. Данная программа рассчитана на пять лет, в ходе которых машине будет “скормлено” в общей сложности около миллиона снимков глаз, которые находятся в базе данных клиники Moorfields. А конечной целью данной программы является разработка системы экспресс-диагностики, которая будет в состоянии производить быстрый анализ снимков сетчатки глаз и по полученным данным диагностировать различные заболевания на самом раннем этапе их возникновения.

Основными причинами потери зрения являются диабетическая ретинопатия и возрастная дегенерация (желтое пятно), в 98 процентах случаях диабета потеря зрения может быть предотвращена, если заболевание обнаруживается на раннем этапе, оставляя докторам время для проведения надлежащего лечения.

Проект Google DeepMind будет обрабатывать два вида снимков глаза, традиционные снимки глазного дна, которые, по сути, являются изображениями сетчатки глаза, и снимки, полученные при помощи оптической когерентной томографии (optical coherence tomography, OCT), которые дают изображения своего рода “поперечного сечения” сетчатки глаза и которые более информативны с медицинской точки зрения. Однако, OCT-снимки очень сложны и их анализ может производиться только медицинским персоналом, прошедшим специализированное обучение. В результате этого возникают задержки между получением снимков, их анализом и постановкой диагноза. И, несмотря на массу предпринимаемых попыток, самые мощные компьютерные аналитические инструменты не могут решить проблему автоматизации анализа OCT-снимков.

Система искусственного интеллекта Google DeepMind, построенная на принципах глубинного обучения и самообучения и реализованная в виде искусственных нейронных сетей, сможет самостоятельно обучиться находить признаки зарождающихся заболеваний, в первую очередь диабетической ретинопатии. Для этого ей, как и обычно, потребуется некий первоначальный толчок, процесс предварительного обучения, который будет проведен квалифицированными врачами. Далее система продолжит обучение самостоятельно, а врачи будут только контролировать работу искусственного интеллекта, делая подсказки и внося коррективы в случае возникновения такой необходимости.

Естественно, в начале работы система искусственного интеллекта будет совершать множество ошибок. Но дальнейшее самообучение, подкрепленное помощью со стороны врачей, приведет к постоянному снижению процента вынесенных ошибочных диагнозов. А через некоторое время по качеству работы система догонит, а потом и перегонит даже самых опытных врачей-офтальмологов.

Следует отметить, что данная программа является не первым разом сотрудничества Google DeepMind и Национальной службы здравоохранения Великобритании (NHS). Но их прошлый совместный проект закончился громким скандалом, ведь в рамках проекта был открыт доступ к полным историям болезни 1.6 миллионов пациентов, что является грубым нарушением принципа врачебной тайны. В ходе нового проекта такой ошибки не будет допущено, все снимки, которые будут обрабатываться системой искусственного интеллекта, будут полностью анонимными, кроме тех, на использование которых дадут согласие сами пациенты.

Разработчики из Google представили ИИ-систему для диагностики глазных заболеваний

В будущем технология, построенная на базе ИИ, может получить широкое распространение.

Созданный специалистами из Google искусственный интеллект неоднократно использовался в разных сферах деятельности человека. Помимо прочего, он все чаще находит применение в медицинской сфере. К примеру, несколько дней назад в СМИ появились сообщения о том, что на основе системы DeepMind удалось сформировать нейросеть, способную по снимкам сетчатки определить до 50 глазных заболеваний и отклонений. О такой системе и пойдет речь в нашем сегодняшнем материале.

Google DeepMind в роли основы для диагностической системы

Диагностика глазных заболеваний представленной ИИ-системой проходит за счет метода оптической когерентной томографии. Она же, в свою очередь, опирается на технологию неинвазивной бесконтактной визуализации структуры глаза. Визуально ОТК-изображения схожи с теми, что получаются при обычном УЗИ, но обладают более высоким разрешением. За счет четкости изображений удается определять разного рода аномалии и отклонения.

Также известно, что рассматриваемый проект реализовывался при участии специалистов из британского центра по борьбе с глазными болезнями, в распоряжении которых есть обширная база ОТК-снимков. Постановка диагнозов по снимку ОТК имеет немало положительных сторон, но и она не лишена недостатков. Основным недостатком такого подхода можно считать количество времени, которое требуется на обработку и интерпретацию полученных данных. Зачастую обработка данных занимает неделю, что в ряде случаев может крайне негативно сказаться на пациенте.

Применение искусственного интеллекта позволяет существенно сократить время обработки информации. Технология основана на взаимном функционировании двух нейросетей:

  • первая трансформирует полученные ОТК-изображения в трехмерную тканевую карту, что позволяет осуществить постановку предварительного диагноза,
  • вторая осуществляет анализ получаемых карт и устанавливает период, в течение которого больному необходимо получить медицинскую помощь.

В настоящее время ИИ-система находится на этапе тестирования. Авторы проекта говорят о том, что в дальнейшем она будет эксплуатироваться в специализированных британских клиниках. Не исключено, что в будущем нам еще не раз предстоит услышать об этом диагностическом методе.

–> Понравилась статья? Оцените труды автора! –>

ЗДОРОВОЕ ДОЛГОЛЕТИЕ

О болезнях глаз расскажет Google

Знаменитая компания Google разработала искусственный интеллект, который может диагностировать болезни глаз по снимку сетчатки.

Искусственный интеллект (ИИ) нашел свое применение в медицинской практике. Мало того, что он помогает людям, страдающим от рака, теперь на основе DeepMind была разработана нейросеть. Он может точно определить наличие 50 различных болезней глаз лишь по снимку сетчатки глаза.

Этот ИИ для выявления болезней разработан на основе метода оптической когерентной томографии (ОКТ). Основана она на визуализации структур глаза. ОКТ-снимки схожи с изображениями УЗИ, только с более высоким разрешением. Их высокая четкость позволяет определять различные структуры и аномалии развития.

Команда Google DeepMind объединилась с Британским центром по борьбе с глазными болезнями Moorfields Eye Hospital, так как у них есть широка база ОКТ-снимков. Однако у этой технологии есть большой недостаток – на обработку снимков уходит около недели. А для некоторых пациента такая задержка может быть смертельной.

Эту проблему и решает ИИ. В основе этой системы лежит 2 нейросети. Одна переводит необработанные снимки OКT в карту трехмерных тканей, а затем ставит предварительный диагноз. Вторая – анализирует полученную трехмерную карту и проверяет точность диагноза. Помимо этого еще она определяет, насколько срочно пациенту требуется медицинская помощь.

– Эта карта может создать 3D-модель глаза и выявить заболевание. Нейросети обучены на 877 сканах OCT и 14 тысяч трехмерных изображениях тканей глаза. Они учитывают в какой именно части зрительного органа расположен его очаг, – рассказывает Алан Картикексайнам, ведущий инженер Google DeepMind.

Сейчас искусственный интеллект успешно проходит испытание на территории Moorfields Eye Hospital. Если он и дальше будет хорошо себя проявлять, его начнут использовать на территории всей Великобритании, а затем и в других странах.

Источники:
http://tproger.ru/news/google-ai-eye-scan/
http://infostart.ru/journal/news/tekhnologii/ii-google-deepmind-pomozhet-diagnostirovat-oftalmologicheskie-bolezni_886699/
http://www.dailytechinfo.org/medic/8297-iskusstvennyy-intellekt-google-deepmind-nauchitsya-diagnostirovat-zabolevaniya-proizvedya-analiz-1-milliona-izobrazheniy-setchatki-glaza.html
http://progress.online/iskusstvennyy-intellekt/3813-razrabotchiki-iz-google-predstavili-ii-sistemu-dlya-diagnostiki-glaznyh
http://neonlain.ru/o-boleznyakh-glaz-rasskazhet-google/
http://vc.ru/services/79428-wsj-ulichila-startap-engineer-ai-po-ii-razrabotke-prilozheniy-v-ispolzovanii-truda-programmistov-vmesto-algoritmov

Ссылка на основную публикацию