Новое бельгийское исследование показывает, что искусственный интеллект способен улучшить толкование результатов тестирования функций легких для диагностики долгосрочных болезней.
Результаты были представлены 4 сентября на международном конгрессе Европейского респираторного сообщества. Исследование впервые изучает потенциал использования искусственного интеллекта в повышении точности диагностики болезней легких, сообщает medicalxpress.com. Существующие анализы включают спирометрию, измеряющую объем и скорость воздуха при дыхании, плетизмографию и диффузионный тест. Медики анализируют суммарные результаты и основываются на них при постановке диагноза.
Исследователи из Университета Левена привлекли 968 человек, которые впервые проверяли легкие. Все участники прошли необходимые тесты, вроде электрокардиограммы или КТ-сканирования. Окончательный диагноз ставился большой группой специалистов. Исследователи выясняли, можно ли использовать концепцию машинного обучения для изучения всеобъемлющего анализа функций легких. Для этого они разработали алгоритм, предлагающий наиболее вероятный диагноз на основе тестов и таких данных, как возраст, ИМТ и наличие вредных привычек.
«Мы показали, что искусственный интеллект может предоставить более точную информацию. Прелесть разработки в том, что алгоритм способен симулировать сложные рассуждения, которые медики используют для постановки диагноза, но в более стандартизированном и объективном виде, что исключает предвзятость», — прокомментировал старший автор исследования Уим Янссенс.
Преимущество метода в более точном, автоматизированном толковании результатов пульмонологических тестов при определении болезни. Разработка не только сможет помочь неопытным медикам, но и улучшит систему здравоохранения в целом, уменьшая время, требующееся на постановку диагноза.