Исследователи из Университета Карнеги-Меллона (CMU) разработали метод машинного обучения, который сканирует образцы плаценты на наличие признаков риска для здоровья при будущих беременностях.
Система призвана помочь врачам в работе, которые иногда сканируют плаценту, чтобы найти признаки осложнений при последующей беременности.
Среди самых больших предупреждающих знаков - кровеносные сосуды с так называемыми поражениями. децидуальные васкулопатии. Их присутствие предполагает, что мать может страдать от преэклампсии - состояния, которое вызывает осложнения в 2-8% беременностей и может быть фатальным как для матери, так и для ребенка.
Если эти поражения обнаружены на ранней стадии, заболевание можно вылечить до появления симптомов. Однако, поскольку экзамен требует много времени и узкоспециализированных навыков, его обычно проводят редко.
Осложнения при беременности: новый подход на основе искусственного интеллекта
Подход Карнеги-Меллона направлен на то, чтобы сделать оценку более доступной за счет автоматического получения данных о возможных осложнениях беременности из плаценты с помощью ИИ.
«Патологи годами тренируются, чтобы найти болезнь на этих изображениях, но через больничную систему проходит так много беременностей, что у них нет времени осмотреть каждую плаценту», — сказал исследователь. Дэниел Клаймер.
Наш алгоритм помогает патологам узнать, на каких изображениях им следует сосредоточиться, сканируя изображение, локализуя кровеносные сосуды и находя узоры кровеносных сосудов, которые идентифицируют децидуальную васкулопатию.
Дэниел Клаймер, Университет Карнеги Меллон
Как работает система
Команда обучила собственную систему искусственный интеллект для обнаружения поражений путем предоставления изображений образцов плаценты.
Изображение A показывает предметное стекло плаценты с синим квадратом, обозначающим единственный кровеносный сосуд. B показывает здоровый кровеносный сосуд. C показан эффект децидуальной васкулопатии: гипертрофия гладких мышц вокруг просвета кровеносного сосуда. Это может вызвать осложнения при беременности.
Система сначала обнаруживает все кровеносные сосуды на изображении, а затем определяет, здоров ли каждый отдельный сосуд или нет.
Алгоритм также оценивает и сопоставляет различные характеристики беременности, такие как срок беременности и состояние матери. Если система обнаруживает какие-либо отклонения от нормы, она отмечает плаценту как больную и предупреждает о возможных осложнениях беременности.
Во время тестирования алгоритм классифицировал поражения точнее, чем профессиональные патологоанатомы.
Будущие приложения
Исследователи не ожидают, что система полностью заменит медицинских работников. Вместо этого они хотят, чтобы он отмечал области, на которые патологам следует обратить более пристальное внимание.
В конечном итоге они надеются, что это снизит стоимость теста, откроет доступ большему количеству матерей и будущих матерей, гарантируя, что их беременность пройдет без осложнений.
ты можешь читать полная исследовательская работа бесплатно в Американском журнале патологии.
