Даїдзю Уеда (Daiju Ueda) з колегами Метропольного університету Осакі розробив модель на основі алгоритмів глибокого машинного навчання, яка ефективно виявляє жирову інфільтрацію (стеатоз) печінки за рентгенограмами органів грудної клітки. У роботі використовували дані 4414 пацієнтів двох японських клінік, яким виконали по 6599 знімків грудної клітини та еластограм печінки з визначенням контрольованого параметра згасання (CAP, кількісний показник стеатозу). Пацієнтів однієї з клінік випадково розподілили у співвідношенні 8:1:1 у датасети для навчання, налаштування та внутрішнього тестування моделі, а учасники з другої клініки увійшли до датасету зовнішнього тестування. Результати опубліковані у журналі Radiology: Cardiothoracic Imaging.
Датасет для внутрішнього тестування включав 529 рентгенограм грудної клітини 363 пацієнтів (середній вік 56 років; 344 – чоловіки), для зовнішнього – 1100 рентгенограм 783 пацієнтів (середній вік 58 років; 604 – чоловіки). При внутрішньому тестуванні площа під ROC-кривою становила 0,83; точність - 77 відсотків; чутливість - 68 відсотків і специфічність - 82 відсотки. При зовнішньому ці показники були відповідно 0,82; 76, 76 та 76 відсотків. Продуктивність моделі оцінили як хорошу.
