Міжнародна група вчених розробила штучну нейромережу, яка здатна прогнозувати тривалість життя пацієнтів на підставі результатів томографії.
Томографія широко застосовується в діагностиці локальних пошкоджень внутрішніх органів і, наприклад, при виявленні вогнищ новоутворень, дослідженні всього організму. Техніка дозволяє отримати тривимірну пошарове візуалізацію спектрів поглинання гамма-квантів, що виникають при розпаді радіонуклідів, різними тканинами. Однак, незважаючи на порівняно високу просторову роздільну здатність томографів, аналіз таких знімків пов’язаний з рядом труднощів. Зокрема, він вимагає високої кваліфікації, а моніторинг стану в динаміці займає тривалий час. Щоб підвищити надійність, спростити і прискорити діагностику, вчені шукають способи автоматизувати вивчення томограм.
У новій роботі фахівці з Аделаїдського університету, Вищої технічного інституту та інших установ представили систему для оцінки загального стану здоров’я пацієнтів. Для цього вони використовували 15 957 знімків грудної клітини, зроблених шляхом комп’ютерної томографії (КТ), пацієнтів старше 60 років, які спостерігалися протягом п’яти років. На першому етапі вибірку розділили на дві групи по 24 чоловік: в експериментальну увійшли пацієнти, які померли у 2014 році; в контрольну – вижили. При цьому в розгляд включалися тільки зображення без видимих симптомів, онкологічних захворювань і металевих предметів в досліджуваній області.
Потім автори розробили чотиришарову нейромережу з 50 фільтрами на першому і 100 – на наступних шарах. Подібні алгоритми нерідко використовуються в задачах на розпізнавання зображень, оскільки добре справляються з признаковая описом візуальних стимулів. В рамках експерименту систему навчили виявляти на знімках біомаркери різних синдромів і захворювань. Наприклад, нейромережа повинна була з високою точністю визначати фактори ризику серцевої недостатності, зниження щільності кісткової тканини, а також визначити загальний обсяг кожної тканини. Зіставивши отримані дані з відкритою статистикою, вона могла оцінити приблизну тривалість життя пацієнтів.
Випробування показали, що в ході аналізу томограм померли пацієнтів алгоритм з точністю 69 відсотків визначав п’ятирічну виживаність. За словами дослідників, в цілому цей показник аналогічний класичних методів. Варто відзначити, що обсяг вибірки, яка розглядалася в роботі, недостатній для затвердження надійності і достовірності висновків. Як правило, при тренуванні штучних нейромереж задіюється значно більша кількість стимулів (сотні тисяч зображень). У той же час не виключається, що після навчання на більшій вибірці система перевершить лікарів в точності діагностики, особливо в рамках довгострокового моніторингу.