Поддержать нас
Беларусы на войне
  1. «Санитарка со слезами на глазах резала кремовое платье». Россиянка рассказала, как в день свадьбы попала в лобовое ДТП на трассе под Минском
  2. В Польше за отмывание денег задержана беларуска и восемь украинцев
  3. Три месяца вагнеровцы вывозят золото из ЦАР в Беларусь — WSJ
  4. «Что захотим, то и сделаем». История убийства минской журналистки Вероники Черкасовой, которое пытались повесить на ее 14-летнего сына
  5. Z‑блогерке, которая часто выступала в беларусских госСМИ, дали срок за «призывы к экстремизму»
  6. «Я в дружбу не верю теперь». Поговорили с Никитой Золотаревым, который провел всю юность в тюрьме, о мести и упущенном времени
  7. Самую дорогую виллу у Минского моря продали за 4,45 миллиона долларов. «Зеркало» узнало, кто ее приобрел
  8. Консервы из кильки и не только. Опубликован список товаров, которые запретили ввозить из Латвии
  9. Что будет с курсом доллара во второй половине октября: прогноз по валютам
  10. Украина бьет по России, а последствия может ощутить Беларусь. Экономист назвал главные риски
  11. «Белтелеком» повышает тарифы с 1 ноября
  12. «Зеркало» выяснило, кому принадлежала квартира, которую родители тройни получили «от Лукашенко»


/

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.