A mesterséges intelligencia egyre több területre tör be, és az egészségügy is egy olyan ágazat, amely aktívan kacsintgat ebbe az irányba, legalábbis a kutatások tekintetében mindenképpen. A japán Riken intézet most egy olyan technológiát dolgozott ki, amely segít a magzati szívproblémák korai felfedezésében. Ez azért fontos, mert ha ezeket időben, még a terhesség ideje alatt észreveszik, akkor születéskor már konkrét kezelési tervvel lehet megkezdeni a gyógyítást.

A legtöbb esetben a gondot nem is teljesen a probléma kezelése, hanem a felismerése jelenti. A veleszületett szívbetegségek – érintsék a szív bármelyik részét is – nagyon súlyos rendellenességek, és az újszülött-elhalálozások nagyjából 20%-áért felelnek. Nem pont amiatt, mert az orvostudomány tehetetlen lenne az adott szívprobléma megoldásában, hanem azért, mert egyszerűen túl későn, a születés után lesz meg a diagnózis, és ez nagyban rontja az életben maradás esélyeit.

(forrás: Healthline Media) [+]

A magzati szívproblémák ugyanakkor látszanak az ultrahangon, csak az egyes diagnózisok felállításához nagyon tapasztaltnak kell lenni, és tulajdonképpen itt kerül homokszem a gépezetbe, ami miatt nem kevés gyerek megfelelő diagnózis nélkül születik meg, akár egészségesnek gondolva, miközben lehet, hogy nem az.

A mesterséges intelligencia ezen a ponton kezd begyűrűzni az egészségügybe, ugyanis a gép alapvetően hatékonyabban tudja felismerni a képalkotó eszköz segítségével látott rendellenességeket, vagy legalábbis jelezni a vizsgálatot végző orvos felé, hogy az adott területen esetleg valami probléma lehet. A magzati szívproblémák viszont hiába felelnek az újszülött-elhalálozások elég jelentős részéért, az összes születéshez viszonyítva már meglehetősen ritkának számítanak, vagyis erre vonatkozóan nincs elég nagy adathalmaz ahhoz, hogy a gép nagy hatékonysággal fel tudja ismerni az érintett rendellenességeket.

A Riken, a Fujitsu és a Showa Orvostudományi Egyetem szakemberei együttműködve egy olyan gépi tanulási módszert fejlesztettek ki, amely relatíve kicsi és hiányos adathalmazon is eléggé pontosan működik ahhoz, hogy meglehetősen jó hatásfokkal tudja felismerni a magzati szívproblémákat.

A rendszer alapját úgy alakították ki, hogy a kutatók több egészséges szívről készült képen kijelöltek 18 különböző részt, amelyek jelzik, hogy a szív egyes területei és a perifériás szervek hol vannak megfelelő helyen. A rendszer gyakorlatilag ezekhez viszonyít, amikor a magzat szívét vizsgálja. Ha különbséget talál a tanult adatokhoz képest, akkor ellenőrzi, hogy az eltérés mekkora, majd ha az túlmegy egy előre meghatározott határértéken, akkor jelzi, hogy probléma van a magzat szívével. Ez az egész valós időben működik, nyilván kell hozzá a megfelelő teljesítményű hardver, de az eredmények azonnal megjelennek az ultrahang képernyőjén.

A következő lépcsőben kezdődnek meg a klinikai kísérletek, méghozzá a japán egyetemi kórházakban, amitől az érintettek azt várják, hogy még több adatot tudnak biztosítani a gépi tanulás folyamatához, és ez növelni fogja a hatékonyságot is. Ehhez persze szintén szükséges a hardveres alap, amit a Fujitsu biztosít.