Это ежемесячный обзор наиболее важных и интересных новостей от экспертной группы проекта Технологии Долголетия. Сайт группы rlegroup.net.

В текущем обзоре рассматриваются последние наиболее значительные и интересные публикации о использовании технологий машинного интеллекта для диагностики заболеваний, моделировании свойств лекарственных препаратов, создании моделей живых организмов, анализа биомаркеров старения, прямого научного поиска средств продления жизни, других применениях ИИ в медицине и биологии.

Отдельный интерес представляет использование технологий машинного интеллекта для увеличения эффективности исследований, прямого научного поиска средств продления жизни, начиная с простейших алгоритмических механизмов для аналитики научных публикаций в областях, связанных с продлением жизни.

Специалисты Gero и МФТИ научили ИИ оценивать вероятность смерти, используя данные фитнес-трекера

Специалисты российской компании Gero и Московского физико-технического института (МФТИ) обучили нейросети оценивать вероятность смерти, основываясь на данных фитнес-трекера, который является удобным инструментом мониторинга, оценивающим общее состояние организма человека и позволяющим выявить изменение уровня риска еще до сдачи анализов.

В исследовании использовались медицинские данные 10 000 человек, собранные в 2003-2006 годах в ходе национального исследования NHANES в США. В качестве данных выступали показания фитнес-трекер о физической активности пользователя: частота, продолжительность, интенсивность физических нагрузок и т.д. Посредством алгоритмов глубокого обучения нейронную сеть научили выявлять неблагоприятные тенденции: связывать определенные паттерны, повторяющиеся последовательности движений с данными медицинских историй и показателями анализов. Искусственный интеллект отлично справился с задачей: выявил испытуемых из группы повышенного риска и определил их биологический возраст точнее, чем традиционные методы, применяемые в исследованиях старения.

В компании разработали прототип мобильного приложения на основе алгоритма, Gero Lifespan, бета-версию которого уже можно установить на смартфон.

Источник: https://www.nature.com/articles/s41598-018-23534-9

В США впервые разрешили ИИ проводить диагностику людей без участия врачей

Управление по санитарному надзору за качеством пищевых продуктов и медикаментов США (FDA) впервые разрешив Искусственному интеллекту самостоятельно проводить медицинское обследование людей без участия живого специалиста.

FDA выдало разрешение компании IDx, которая разрабатывает диагностическую систему IDx-DR для офтальмологии. Система позволяет по фотографиям глаза определять признаки диабетической ретинопатии, достаточно распространенное осложнение при диабете, которое в свою очередь поражает сосуды сетчатой оболочки глазного яблока. Оно наблюдается у 90% пациентов при сахарном диабете и может привести к потере зрения.

Алгоритм ИИ, выполняет анализ фотографии, сделанные специальным аппаратом Topcon NW400 для фотографирования сетчатки. Медицинский сотрудник загружает фотографии на облачный сервер или локальный компьютер — и менее чем за 1 минуту программа возвращает положительный или отрицательный результат диагностики. В случае отрицательного результата назначается следующий осмотр через 12 месяцев, а в случае положительного пациента направляют к специалисту.

FDA оценив результаты клинических испытаний на 900 больных диабетом пациентах из десяти клиник, выдало разрешение на использование системы. Точность в идентификации пациентов составила 87,4%, у которых незначительная степень диабетической ретинопатии, а также точность для пациентов с осложнениями 89,5%.

Предполагается, что подобное программное поможет облегчить работу специалистов в будущем, повысить точность диагностики и эффективность лечения.

Источник: https://www.fda.gov/NewsEvents/Newsroom/PressAnnouncements/ucm604357.htm

Суперкомпьютер для визуализации в медицине

На конференции GTC 2018 компания Nvidia представила суперкомпьютер Project Clara, предназначенный для обработки медицинских изображений. Платформа способна обрабатывать и визуализировать различные данные, которые находят свое применение в медицине.

Одним из примеров является итеративная реконструкция в КТ и получение сигнала на базе предыдущих значений в МРТ, которые, сокращая время на получение МРТ-снимка, снижают необходимость в облучении до 10 раз. Стоит также отметить, что при использовании решений Nvidia доступен просмотр трехмерной модели, позволяющий производить более качественную диагностику.

Уже давно было замечено, что графические процессоры Nvidia обладают оптимальной аппаратной и программной архитектурой для работы с медицинскими изображениями, помогая улучшить качество получаемых изображений и получить возможность их генерации в реальном времени. Быстрое развитие глубокого обучения позволило внедрить алгоритмы искусственного интеллекта во множество подобных медицинских приложений.

Источник: http://www.nvidia.ru/object/project-clara-nvidia-supercomputing-platform-for-visual-ru.html

Микроскоп с дополненной реальностью

Группа исследователей из компании Google представила на ежегодной конференции Американской ассоциации по исследованию рака (American Association for Cancer Research, AACR) доклад и статьи о разработке микроскопа с дополненной реальностью.

В основе технологии лежит использование нейросети, которую можно использовать в программном обеспечении цифровых микроскопов, что позволяет быстро и эффективно внедрять данную технологию в исследовательских учреждениях и клиниках.

Нейросеть анализирует изображение образца, обводя при этом подозрительные участки зеленым цветом на экране дополненной реальности.

Тренировка нейросети проходила на размеченных изображениях двух типов: гистологических образцах рака предстательной железы и метастазах в лимфатических узлах. Первых типов картинок в тренировочном наборе было 285, вторых – 399. В итоге прототип научился определять метастазы в лимфатических узлах с вероятностью в 0,98, а рак простаты – с вероятностью 0,96 – то есть, с точностью 98 и 96 процентов соответственно.

Прототип, получивший название «Микроскоп дополненной реальности» — Augmented Reality Microscope, ARM – работает при увеличениях 4-40х).

Источник: https://research.googleblog.com/2018/04/an-augmented-reality-microscope.html

Автор обзора: Олеся Сидорова

Перепечатка разрешается при сохранении ссылок на источник публикации.