Для работы исследователи взяли 148 электрокардиограмм пациентов с инфарктом миокарда и 80 электрокардиограмм здоровых людей. 90% записей было использовано для обучения, а оставшиеся 10% - для проверки результата. При этом вся информация была разбита на "окна": система анализировала не полную ЭКГ, а поделенную на фрагменты, в которых было запечатлено, как минимум, три удара сердца.
Тестирование системы показало, что ее точность приближается к точности реальных врачей. Чувствительность алгоритма составила 93,3%, а специфичность - 89,7%. Кроме того, нейросеть оказалась склонна при постановке диагноза опираться на данные тех же отведений, что и кардиологи. Исследователи отмечают, что в будущем подобный алгоритм, вероятно, можно будет применять в больницах.
Стоит отметить, что у программы есть также и недостатки. В первую очередь - небольшой размер обучающей выборки и базы данных для проверки системы. Чтобы увеличить их объем, нужно больше кардиограмм с метками - а их создание требует большого количества времени. Тем не менее, для того, чтобы приступить к клиническим испытанием, необходимо быть уверенным в работе нейросети.
Ранее искусственный интеллект обнаружил лекарство от малярии в зубной пасте. В ходе исследования ученые подключили искусственный интеллект для анализа того, как возбудитель, малярийный плазмодий, взаимодействует с триклозаном, антибиотиком из обычной "лечебной" зубной пасты. Этот антибиотик, как объясняют биологи, подавляет размножение бактерий, мешая работе одного из ключевых ферментов, который отвечает за составление жировых молекул, необходимых для нормальной работы клеточных стенок микробов.