Google AI опубликовали исследование, показывающее, что дефицит или избыток ряда системных биомаркеров, охватывающих почки, кровь и печень, можно предсказать по фотографиям глаз. Точность метода превосходит точность стандартных моделей логистической регрессии, использующих клинико-демографические признаки.
В 2022 в Google AI продемонстрировали, что систему глубокого обучения можно обучить прогнозировать диабет по фотографиям глаз. Это открытие потенциально может снизить потребность в специализированном оборудовании, поскольку современные смартфоны на текущий момент обеспечивают достаточное качество для детектирования болезней.
Новая статья посвящена предсказанию более широкого класса болезней и публикована в журнале Lancet Digital Health. Чтобы разработать модель, исследователи в коллаборации с EyePACS и Департаментом здравоохранения Лос-Анджелеса собрали датасет фотографий глаз и данных лабораторных тестов жизненно важных показателей (например, кровяного давления). Модель была обучена определять отклонения в показателях на основе фото.
Модель сравнивалась с моделями логистической регрессии, принимающими на вход клинико-демографические данные. Для девяти различных задач, нацеленных на предсказание отклонений в содержании отдельных биомаркеров (например, альбумин и кальций), модель статистически значимо превзошла логистическую регрессию.
Хотя точность модели оказалась недостаточной для диагностических целей, она может использоваться для первичного скрининга. Более того, модель показала достаточную надежность при уменьшении разрешения изображений вплоть до 150×150 пикселей, что намного меньше, чем у обычной камеры смартфона.
