Поддержать нас
Беларусы на войне
  1. «Может, и войны избежать удастся». Лукашенко заговорил о сотрудничестве с Литвой и Польшей
  2. Бывшая уборщица купила коттедж в элитном районе Минска, который изначально стоил почти миллион долларов
  3. Беларусский футболист забил шесть голов за один матч
  4. Представитель НАТО назвал цифры российских потерь в Украине за прошлый месяц
  5. «Минсктранс» похвастался новыми троллейбусами-гигантами, в комментариях люди стали писать о проблемах городского транспорта. Каких?
  6. Гигантская волна рухнула с гор и убила тысячи человек. Речь не о Непале — эта катастрофа случилась в Европе в ХХ веке
  7. Шесть лет назад Лукашенко встречался с лидерами оппозиции в СИЗО КГБ. Тихановский рассказал неизвестные подробности
  8. Трамп призвал Украину сменить президента. Зеленский ответил на это своим предложением
  9. Трамп заявил, что Украине пора сменить президента
  10. Макс Корж произнес одну из своих самых длинных антивоенных речей на концерте во Франкфурте
  11. «Кто без машины, тот на первый рейс не попадает». Как пользователи отреагировали на проблемы с «Яндексом» в Беларуси
  12. ВСУ уничтожили еще один дата-центр «Яндекса». В Беларуси невозможно пользоваться Yandex Go


/

Исследователи медицинского факультета LKS при Гонконгском университете разработали новую систему на основе искусственного интеллекта, которая способна прогнозировать риск серьезных сердечно-сосудистых заболеваний за много лет до появления симптомов. Технология получила название CardiOmicScore, пишет SciTechDaily.

Изображение используется в качестве иллюстрации. Фото: pixabay.com

Система работает на основе одного анализа крови и оценивает вероятность развития сразу шести заболеваний: ишемической болезни сердца, инсульта, сердечной недостаточности, фибрилляции предсердий, заболеваний периферических артерий и венозной тромбоэмболии.

По словам ученых, технология способна выявлять тревожные изменения в организме за срок до 15 лет до клинического проявления болезни. Для этого ИИ анализирует так называемые молекулярные сигналы организма — белки, метаболиты и генетические данные, которые отражают текущее состояние здоровья человека.

Разработчики отмечают, что традиционные методы оценки риска сердечно-сосудистых заболеваний основаны главным образом на возрасте, давлении, уровне холестерина, курении и других известных факторах. Однако такие показатели не всегда позволяют заметить ранние биологические изменения, которые начинаются задолго до появления симптомов.

В последние годы ученые активно изучали генетические методы прогнозирования заболеваний, однако генетический риск остается практически неизменным на протяжении жизни и плохо отражает влияние образа жизни, питания, стресса и окружающей среды.

Новая система CardiOmicScore использует более широкий подход. Команда ученых применила методы глубокого обучения для объединения данных геномики, протеомики и метаболомики. В основу исследования легли данные британского биобанка UK Biobank, включая анализ почти трех тысяч циркулирующих белков и 168 метаболитов в образцах крови.

Как пояснил профессор Чжан Цинпэн, гены определяют исходную предрасположенность человека к заболеваниям, однако белки и метаболиты показывают текущее состояние организма. По его словам, задача ИИ — расшифровать эти сложные молекулярные сигналы и предупредить о риске болезни на максимально раннем этапе.

Авторы исследования утверждают, что новая модель показала более высокую точность по сравнению с традиционными генетическими системами оценки риска. Особенно эффективно система работала в сочетании с обычными клиническими данными — возрастом и полом пациента.

Ученые считают, что в будущем подобные технологии могут серьезно изменить подход к профилактике заболеваний. Вместо лечения уже возникших проблем медицина сможет заранее выявлять риски и вовремя назначать профилактику или менять образ жизни пациента.

По мнению исследователей, в перспективе одного небольшого образца крови может быть достаточно, чтобы получить комплексную оценку риска сразу нескольких сердечно-сосудистых заболеваний.

Результаты исследования опубликованы в научном журнале Nature Communications.