Diese Google AI (Art von) wei├č, wenn Sie einen Herzinfarkt haben

Ihre Augen, sagen sie, sind die Fenster zu Ihrer Seele - und nach einer neuen Studie, finanziert von Google, können Ihre Augen auch die Fenster zu einem bevorstehenden Herzinfarkt sein.

In der Studie verwendeten Google-Forscher Netzhautscan-Daten von fast 300.000 Patienten, um ein neuronales Netzwerk - eine komplizierte Reihe von Algorithmen - zu "trainieren", um Herzgesundheitsrisiken zu erkennen, indem sie nur Bilder der Augen eines Patienten betrachten. Der Algorithmus war in der Lage zu prognostizieren, welche Patienten ein schwerwiegendes unerwünschtes kardiales Ereignis (wie etwa einen Herzinfarkt oder Schlaganfall) mit einer Genauigkeit von etwa 70 Prozent erleben würden, so die Studie, die gestern (19. Februar) online veröffentlicht wurde die Zeitschrift Nature Biomedical Engineering.

Obwohl eine 70-prozentige Erfolgsrate immer noch unter der Genauigkeit vorhandener Herzgesundheitsdiagnosemethoden wie Bluttests zur Messung von Cholesterin und anderen wichtigen Biomarkern liegt, glauben die Forscher, dass der Algorithmus eines Tages als erste Behandlungslinie entwickelt werden könnte. "Dies könnte ein schneller Weg für Menschen sein, auf Risiken zu prüfen", sagte Dr. Harlan Krumholz, ein Kardiologe an der Yale University, der nicht an der Studie beteiligt war, gegenüber der Washington Post. [Superintelligente Maschinen: 7 Robotic Futures]

Das Potenzial des Algorithmus erscheint vielversprechend, sagen Forscher. Also, wie funktioniert es?

Deine Augen sind die Fenster zu deinem Herzen

Unabhängig davon, ob Sie Ihre Augen von einem geschulten Augenarzt oder einer Google AI-Untersuchung untersuchen lassen, können die größten Hinweise auf Ihre Gesundheit in Ihren Blutgefäßen liegen.

Blutgefäße können einen wertvollen Schnappschuss Ihrer Herzgesundheit liefern und Gerinnsel, Verengungen und andere Anomalien, die mit verschiedenen kardiovaskulären Erkrankungen und Zuständen einhergehen, aufdecken. Da jedoch die meisten Blutgefäße in Ihrem Körper unter Ihrer Haut und anderen Geweben verborgen sind, kann es für Ärzte schwierig sein, auf sie zuzugreifen, ohne dass möglicherweise teure oder invasive Verfahren erforderlich sind.

Die großen Gefäße auf der Rückseite Ihrer Netzhaut - die lichtempfindliche Gewebeschicht im Augenhintergrund - sind eine Ausnahme. Retina Venen und Arterien sind direkt durch Ihre Pupillen sichtbar, was bedeutet, dass eine einfache, nicht-invasive Augenuntersuchung zeigen kann, ob Ihre retinalen Blutgefäße von Bluthochdruck, verklumpt mit Cholesterin oder mit verschiedenen anderen Herz-Gesundheits-Risikofaktoren verengt sind.

Ärzte betrachten Netzhaut-Scans primär zur Diagnose von Glaukom und diabetesbedingten Augenerkrankungen. In zunehmendem Maße verwenden die Forscher jedoch Augenuntersuchungen, um nach Bluthochdruck und allen damit verbundenen kardiovaskulären Beschwerden zu suchen.

In der neuen Studie haben die Google-Forscher ihre KI-Algorithmen so trainiert, dass sie in erster Linie winzige Unterschiede in den Netzhautgefäßen der Patienten untersuchen, um das Alter, den Blutdruck, Rauchgewohnheiten und andere Faktoren abzuschätzen, die die Wahrscheinlichkeit eines drohenden Herzinfarkts vorhersagen könnten oder Schlaganfall.

Die Forscher testeten den Algorithmus an einer Reihe von Scans von etwa 12.000 Patienten, von denen etwa 100 einen Herzinfarkt innerhalb von fünf Jahren nach ihrer Netzhautbildgebung hatten. Bei der Darstellung von Retina-Scans von zwei verschiedenen Patienten - einer, der einen schweren Herzinfarkt oder Schlaganfall hatte, und einem, der dies nicht tat - sagte der Algorithmus korrekt voraus, welcher Patient in 70 Prozent der Fälle ein größeres Risiko hatte.

Den Forschern zufolge zeigen die Studienergebnisse, dass "diese [Herzinfarktrisiko] -Signale nicht nur in der Netzhaut vorhanden sind, sondern dass sie auch mit einer Genauigkeit quantifizierbar sind, die bisher nicht berichtet wurde."

Es sind deutlich mehr Forschungsarbeiten mit wesentlich größeren Stichproben erforderlich, bevor Algorithmen wie diese ein nützliches Werkzeug für eine umfassende Risikodiagnose sein können, so die Forscher.

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