Система a href="https://www.infobae.com/tag/inteligencia-artificial/" rel="noopener noreferrer" target="_blank"bискусственного интеллекта способна определять биологический пол людей, просто читая их глаза. Это разработка, основанная на модели глубокого обучения или глубокого обучения, которая была обучена на 84 743 фоновых фотографиях сетчатки из набора данных UK Biobank, опубликованных на ResearchGate.
Благодаря этому обучению система, разработанная врачами, научилась и смогла довольно точно предсказать фотографии сетчатки.
Модель работала значительно хуже, когда патология фовеа (макулярное расстройство, характеризующееся снижением остроты зрения) присутствовала в наборе данных внешней валидации. В этих случаях точность составила 69,4% по сравнению с 85,4% для здоровых глаз, что позволяет предположить, что фовеа, которая находится в центре макулы, является важной областью для работы модели глубокого обучения.
В чем актуальность модели этого типа? Если бы можно было определить корреляцию между характеристиками сетчатки, назначенным полом и развитием определенных патологий, можно было бы разработать лучшие диагностические инструменты и, следовательно, оптимизировать методы лечения и профилактики.
Машинное обучение (AutoML) позволяет выявлять новые биомаркеры заболеваний, которые помогут лучше диагностировать их в будущем. «Глубокое обучение может изменить здравоохранение», — подчеркивается в статье.
Что касается того, почему она была выбрана, в этой модели машинного обучения для изучения сетчатки глаза в отчете подчеркивается, что это единственная ткань в организме, где нервная и сосудистая ткань могут быть визуализированы одновременно неинвазивным способом. «Офтальмологи занимаются этим с тех пор, как офтальмоскоп был введен в клиническую практику в середине XIX века», - говорит он.
С другой стороны, на протяжении многих лет было показано, что биомаркеры сетчатки могут эффективно отображать системные показатели здорового старения и заболеваний. В этом смысле это хороший элемент, который можно взять в качестве отправной точки для разработки моделей искусственного интеллекта в области офтальмологии, среди других областей медицины.
Тест сетчатки может выявить расстройства аутистического спектра
Год назад стало известно, что гонконгский ученый разработал метод использования искусственного интеллекта (ИИ) и машины научиться сканировать сетчатку шестилетних детей и, таким образом, выявлять состояния, относящиеся к расстройствам аутистического спектра.
По данным Всемирной организации здравоохранения (ВОЗ), по оценкам, 1 из 160 детей страдает расстройством аутистического спектра, то есть примерно 1% населения. Аутизм — это неврологическое заболевание, которое влияет на поведение людей, их социальное взаимодействие, навыки общения и обучения.
Сканирование сетчатки глаза может обеспечить раннее обнаружение и, таким образом, предвосхитить лечение у детей. Его метод использует камеру высокого разрешения с программным обеспечением, которое анализирует комбинацию факторов, включая слои волокон и кровеносных сосудов в глазу. Технология может использоваться для выявления детей с риском развития аутизма и включения их в программы раннего лечения расстройства аутистического спектра (РАС).
Технология профессора Зи была протестирована на 70 детях: 46 с аутизмом и контрольной группе до лечения из 24 человек. Дети с аутизмом были выявлены в 95,7% случаев. Средний возраст обследованных составил 13 лет, а самому младшему — шесть лет. Выводы Зи были опубликованы в медицинском журнале eClinicalMedicine.
ПРОДОЛЖАЙТЕ ЧИТАТЬ: