Хабрахабр

Нейросеть обучили идентифицировать редкие наследственные заболевания по фотографии человека

image

Особенно высока стоимость ошибки в медицине, где неправильно поставленный диагноз может привести к проблемам со здоровьем или даже смерти пациента. Люди часто ошибаются — это касается как профессионалов, так и новичков практически в любой сфере. Наоборот, вовремя идентифицированное заболевание, верный диагноз позволяет назначить корректный курс лечения, который поможет вылечиться.

Он помогает выявлять слабые связи и обрабатывать огромные массивы данных — человек с этими задачами не справляется. Все чаще в медицине используется искусственный интеллект. При этом сервис доступен в виде мобильного приложения, сложная аппаратура не нужна. Одна из новых разработок — проект объединенной группы специалистов из Германии, США и Израиля, который позволяет выявить наследственное заболевание по фотографии человека.
Авторы работы научили нейросеть распознавать генетическое заболевание с высокой степенью точности — свыше 91%.

А для обычного врача, который редко сталкивается с экзотическими болезнями, диагностика генетических заболеваний и вовсе почти невозможна. В целом, диагностика генетических заболеваний — сложная задача даже для экспертов в этой сфере. Но выявление таких заболеваний — критически важная для здоровья и жизни пациента задача. Ведь некоторые болезни генетического характера очень редкие, они могут не встретиться врачу за все время его многолетней практики.

Как и во многих других случаях, где идет речь о работе с ИИ, ученые применили сверточную нейросеть. Система распознавания лиц DeepGestalt, разработанная под руководством Ярона Гуровича из Тель-Авивского университета позволила добиться правильной диагностики нескольких сотен генетических заболеваний всего лишь по одной фотографии пациента. Ее научили разделять изображение на небольшие элементы размером 100*100 пикселей.

Диагноз ставится вероятностный, указываются болезни с максимальным количеством совпадений. Далее, сверяясь с базой данных, система пытается определить наличие той либо иной болезни у пациента с фотографии.

Это наследственное заболевание, проявляющееся умственной отсталостью и множественными аномалиями развития. Ученые начали с малого — нейросеть обучали выявлять синдром Корнелии де Ланге. Название болезнь получила по имени голландского педиатра Корнелии де Ланге (Cornelia de Lange), в 1933 году описавшей синдром на основе анализа пяти случаев заболевания. Частота заболевания — примерно 1 на 10000.

Для того, чтобы проверить надежность идентификации заболевания, ученые использовали тысячи изображений людей, не страдающих синдромом. Синдром проявляется в виде умственной отсталости и врожденных пороков ряда внутренних органов. Это очень высокий показатель, поскольку в других проектах точность не превышала 87%. DeepGestalt удалось диагностировать его с точностью в 97%.

характеризующаяся такими признаками. Второй этап заключался в обучении нейросети диагностировать синдром Ангельмана. Также эту болезнь называют «синдромом Петрушки» или «синдромом счастливой куклы». Он проявляется как задержка психического развития, нарушения сна, припадки, хаотические движения (особенно рук), частый смех или улыбки.

image

Правда, это отклонение нейросеть распознает с низкой точность — всего 64%. Третьей болезнью, которую научилась определять нейросеть, стал синдром Нунан, который также проявляется в виде хорошо заметных черт лица и тела человека.

Обучение проводилось на базе почти 20 тысяч фотографий. Далее DeepGestalt обучали распознавать все новые и новые болезни, пока нейросеть не получила возможность диагностировать несколько сотен генетических заболеваний разной степени серьезности. Сейчас ученые проверяют работу нейросети, загружая в систему фотографии как больных людей (с диагностированными болезнями), так и абсолютно здоровых. Общее число болезней, которые умеет диагностировать DeepGestalt достигает 216. Общая точность работы нейросети достигает 91%.

Сервис получил название Face2Gene, он служит помощником для врачей. Разработчики открыли доступ к своему продукту для всех желающих. Создатели проекта советуют относиться к диагнозу, который ставит система, с осторожностью, и использовать полученную информацию как совет, а не последнее слово.

Теги
Показать больше

Похожие статьи

Добавить комментарий

Ваш e-mail не будет опубликован. Обязательные поля помечены *

Кнопка «Наверх»
Закрыть