Danas na 20. godišnjem sastanku Društva za neurointervencionu hirurgiju (SNIS), istraživači su razgovarali o kreiranoj aplikaciji za pametne telefone koja pouzdano prepoznaje fizičke znake moždanog udara kod pacijenata uz moć mašinskog učenja.
U studiji, „Algoritmi mašinskog učenja sa podrškom za pametne telefone za autonomno otkrivanje moždanog udara“, istraživači sa Medicinskog fakulteta David Gefen UCLA i više medicinskih institucija u Bugarskoj koristili su podatke od 240 pacijenata sa moždanim udarom u četiri centra za moždani udar u metropoli. U roku od 72 sata od početka simptoma pacijenata, istraživači su koristili pametne telefone da snime video zapise pacijenata i testiraju snagu njihove ruke kako bi otkrili asimetriju lica pacijenata, slabost ruku i promene govora – sve klasične znakove moždanog udara.
Da bi procenili asimetriju lica, autori studije su koristili mašinsko učenje da analiziraju 68 orijentirnih tačaka lica. Da bi testirao slabost ruku, tim je koristio podatke sa standardnog internog 3D akcelerometra, žiroskopa i magnetometra pametnog telefona. Da bi utvrdili promene govora, istraživači su koristili kepstralne koeficijente mel-frekvencije, tipičan metod prepoznavanja zvuka koji prevodi zvučne talase u slike, kako bi uporedili normalne i nejasne obrasce govora. Zatim su testirali aplikaciju koristeći izveštaje neurologa i podatke skeniranja mozga, otkrivši da je aplikacija dovoljno osetljiva i specifična da precizno dijagnostikuje moždani udar u skoro svim slučajevima.
„Uzbudljivo je razmišljati o tome kako će ova aplikacija i nova tehnologija mašinskog učenja pomoći većem broju pacijenata da identifikuju simptome moždanog udara na početku“, rekao je dr Radoslav Rajčev, vaskularni i interventni neurolog sa Medicinskog fakulteta David Gefen na UCLA. „Brza i precizna procena simptoma je imperativ da bi se osiguralo da ljudi sa moždanim udarom prežive i povrate nezavisnost. Nadamo se da će primena ove aplikacije promeniti živote i polje lečenja moždanog udara.“
