Международная группа ученых под руководством Ярона Гуровича из Тель-Авивского университета разработала нейросеть, которая способна по фото распознать более 200 редких наследственных заболеваний.

Результаты исследования были обнародованы в научном издании Nature.

Нейросеть называется DeepGestalt. Исследователи дали алгоритму обработать 17 тысяч аннотированных изображений пациентов с 216 различными наследственными заболеваниями.

Нейросеть, в частности, обучали с помощью фотографий людей с синдромом Корнелии де Ланге (это наследственное заболевание, которое выражается в умственной отсталости и множественных аномалиях развития).

В качестве контрольных снимков ученые использовали 500 не попавших в тренировочную выборку фото людей с теми или иными наследственными болезнями.

В ходе испытаний выяснилось, что нейросеть ставит правильные диагнозы примерно в 65 % случаев. Когда же программе предложили сделать выбор из 10 наиболее распространенных вариантов, средняя точность предсказаний повысилась до 91 %.

Алгоритм работает, разделяя фото лица человека на несколько частей. В дальнейшем он оценивает, насколько каждая из них соответствует определенному синдрому, а затем объединяет части фото, чтобы увидеть, какой синдром является наиболее подходящим.

фото2

Фото: Nature Medicine

По словам ученых, программа будет полезна в спорных случаях заболеваний (когда у пациента есть не все признаки, характерные для определенной редкой болезни). Face2Gene значительно сузит поле для проведения дополнительных анализов.

При этом система постоянно улучшается. Так, благодаря тому, что все больше медиков использует Face2Gene и загружает в его базу фото, точность алгоритма возрастает. В данный момент в базе программы содержится 150 тысяч снимков.

Американская компания IBM разработала небольшой датчик, который может отслеживать развитие болезней (в частности, таких как болезнь Паркинсона), а также контролировать эффективность лекарств.
Компания Google разработала алгоритм, который анализирует состояние пациента, а также может предсказать вероятность его смерти.