| Название базовой системы (платформы): | Искусственный интеллект (ИИ, Artificial intelligence, AI) |
| Разработчики: | Университет Карнеги - Меллона (Carnegie Mellon University) |
| Дата премьеры системы: | сентябрь 2020 г |
| Отрасли: | Фармацевтика, медицина, здравоохранение |
2020: Анонс ИИ-системы для прогнозирования рисков у беременных
В начале сентября 2020 года исследователи из Университета Карнеги-Меллона представили методику машинного обучения, которая позволяет анализировать образцы плаценты и рассчитывать риск для здоровья женщины при будущих беременностях. Система призвана помочь акушерам-гинекологам, которым весьма пригодится прогноз о возможных осложнениях будущих рожениц. По словам авторов проекта, их разработка уже начала применяться в клинической практике.
Среди самых серьезных прогностических признаков исследователи отмечают поражение кровеносных сосудов плаценты, которое носит название децидуальной васкулопатии. Ее присутствие предполагает, что молодая мать во время беременности страдала от преэклампсии - состояния, которое осложняет 2-8% беременностей и может быть фатальным для матери и ребенка. Если преэклампсию обнаружить на ранней стадии, то пациентку можно вылечить до появления симптомов. Но поскольку обследование занимает очень много времени и требует узкоспециализированных навыков, его проводят редко.
Исследователи предложили использовать ИИ, чтобы сделать оценку более доступной за счет автоматического поиска пораженных сосудов на микропрепаратах плаценты. Команда обучила свой алгоритм выявлять пораженные участки сосудов, предоставив ИИ огромное количество изображений с образцами плаценты.
 | Патологоанатомы годами тренируются, чтобы находить признаки заболевания на этих изображениях, но в больницах так много беременных, что на обследований каждого образца нет времени, - сказал исследователь Дэниел Клаймер (Daniel Clymer). - Наш ИИ помогает врачам выявить изображения с возможной васкулопатией |  |
.
При тестировании алгоритм классифицировал поражения более точно, чем профессиональные патологоанатомы. Однако исследователи не ожидают, что система заменит медицинских специалистов. Вместо этого ИИ должен увеличить пропускную способность исследования, снизить его стоимость и открыть к нему широкий доступ.[1]
