Ученые научили нейросеть по фотографиям глазного дна отслеживать снижение уровня гемоглобина после сдачи крови.
Препринт с результатами исследования был опубликован в базе данных MedRxiv. Сразу оговоримся, что речь идет о нерецензированном материале, то есть его еще не почитали всякие видные ученые и редакторы. По сути это рабочая версия статьи, и некоторые формулировки могут быть ошибочными. Но это не точно!)
Искусственный интеллект все чаще применяют в клинических целях. В частности, в диагностике: загрузив медицинские изображения, результаты исследований и другие данные, специалисты дают задание машине определить патологию, поставить предварительный диагноз. Например, нейросети позволяют интерпретировать рентгеновские снимки, находить подозрительные штуки и т.п.
Из последних достижений: машинное обучение позволило прогнозировать факторы риска развития сердечно-сосудистых заболеваний, болезни почек и диабета по фотографиям глазного дна. Все они сопровождаются изменениями со стороны сосудов, что отражается и на нашем органе зрения.
Источником данных стали британский и другие биобанки, в которых помимо многочисленных изображений хранятся результаты лабораторных исследований и прочая полезная информация. Что интересно, помимо всего прочего машина по фотографиям глазного дна научилась определять и концентрацию гемоглобина в крови. Причем точность была почти такая же, как при использовании классических инвазивных методов (то есть связанными с забором крови и последующим анализом). Вместе с тем, программа определяла этот показатель, используя также такие параметры, как возраст, пол, этническая принадлежность и др. Все они коррелируют (взаимосвязаны) с уровнем гемоглобина. Кроме того, речь шла об изображениях, полученных в один момент времени. То есть программа, по сути, не отслеживала изменения в динамике, а делала выводы, исходя из прогноза и существующего изображения.
Чтобы расширить возможности этого метода и проверить, как система будет отслеживать изменение уровня гемоглобина, ученые провели исследование с участием 14 доноров крови. Таким образом исследователи получили отличную модель, не противоречащую этическим принципам. Добровольцы сдают кровь, но вначале концентрация гемоглобина у них не меняется. Его потеря уравновешивается соответствующим уменьшением общего объема циркулирующей крови. Затем организм начинает восстанавливать этот объем. Но, в отличие от плазмы, для того чтобы вернуть необходимое количество эритроцитов, ему требуется немного больше времени. Соответственно, ученые получили уникальную возможность изучить возможности машинного обучения в ситуации снижения уровня гемоглобина без существенного риска для испытуемых.
Исследователи сделали фотографии глазного дна добровольцев в течение часа до сдачи крови, в течение часа после донации и еще через несколько дней. Дальше они загрузили все это в машину, запустили программы, посчитали критерии, внесли поправки — вот это все. Программа обнаружила снижение концентрации гемоглобина у каждого из доноров через 2-3 дня после сдачи крови. И судя по всему, машина количественно оценивала изменение показателя, а не просто прогнозировала риск. В дальнейшем выводы ученых необходимо будет проверить в рамках более масштабных исследований. И возможно впоследствии искусственный интеллект позволит нам в ряде случаев избавиться от необходимости сдавать кровь для анализов — достаточно будет одного взгляда!
Сдавать кровь — простой способ спасать жизни людей. Становитесь донором и регистрируйтесь в DonorSearch, чтобы следить за своими донациями и получать приятные бонусы!
