Исследователи из Сколтеха, Концерна ИИ Z-union, Центра практического искусственного интеллекта Сбера и других научных центров разработали систему на базе искусственного интеллекта, способную по одному снимку глазного дна оценивать риск наличия 15 различных заболеваний.
В России создали ИИ, который определит риск 15 заболеваний: достаточно осмотра у окулиста
Теперь серьезные болезни сердца и иммунитета можно выявить еще до появления первых симптомов, просто заглянув в кабинет офтальмолога.
Unsplash
Согласно работе, опубликованной в научном журнале Frontiers in Medicine, российские ученые предложили метод неинвазивного скрининга, позволяющий выявлять патологии на ранних стадиях, когда пациент еще не отмечает у себя клинических симптомов.
Разработанная модель анализирует стандартное изображение сетчатки и выдает вероятность присутствия каждой из 15 болезней. В список входят не только офтальмологические нарушения, такие как глаукома и катаракта, но и системные заболевания организма, включая гипертонию, системную красную волчанку и СПИД.
Продолжение ниже
Видео
Продолжение
По словам авторов исследования, диагностика базируется на том, что снимок глазного дна содержит информацию о состоянии здоровья, не всегда связанную напрямую со зрением. Если пациент обращается в клинику с жалобами на глазные боли, процедура фотографирования глазного дна является обязательным стандартом, и этот же снимок может быть использован для выявления рисков других патологий.
Точность модели была подтверждена показателем ROC AUC, который достиг значения 0,997 при максимально возможном результате 1,0. Это означает, что система с высокой достоверностью отличает здоровых людей от пациентов с заболеваниями, сохраняя эффективность даже при поиске редких диагнозов.
Для обучения нейросети ученые сформировали уникальную выборку из более чем 20 тысяч обезличенных снимков глазного дна, собранных из открытых баз данных и полученных из медицинских клиник. Особенностью этого набора данных стало включение редких патологий, что повысило ценность модели для клинической практики и будущих научных изысканий.
Совместно с профильными врачами исследователи формализовали признаки целевых патологий на снимках, сделав их распознаваемыми для искусственного интеллекта.
Как отметил один из авторов исследования и директор Концерна ИИ Z-union Роберт Васильев, инвазивные исследования обычно не проводятся без особых показаний, в то время как неинвазивный скрининг с помощью ИИ может стать массовым.
В свою очередь научный сотрудник Сколтеха Юлия Сарана подчеркнула, что внедрение такого подхода в сочетании с традиционными методами диагностики позволит начинать лечение на ранних стадиях, что положительно сказывается на продолжительности и качестве здоровой жизни.
По ее словам, система преобразует обычный снимок в диагностический отчет, который укажет врачу на потенциальные угрозы системам организма.
Загружаем