ИИ поможет офтальмологам быстрее диагностировать заболевания сетчатки

Нейросеть обучали на более чем 26 000 трехмерных снимков оптической когерентной томографии, что позволило ей превзойти 2D-модели в точности диагностики на 4–6 процентных пунктов.

ИИ OCTCube‑M анализирует трехмерные снимки глаза, выявляет восемь заболеваний сетчатки, прогнозирует рост географической атрофии и оценивает риски инфаркта и инсульта по сосудам

Источник: Nature Biomedical Engineering

Неинвазивное сканирование глаза позволяет врачам получить увеличенное трехмерное изображение внутренних структур глаза, не причиняя пациенту дискомфорта или боли. Широко используемый в клиниках по всему миру, этот метод сканирования позволяет получить детальные изображения отдельных слоев внутренней части глаза, что помогает диагностировать заболевания, угрожающие зрению. Но с таким уровнем точности приходит и огромный объем данных — сотни изображений за одно сканирование, которые врачам приходится просматривать вручную, что является трудоемким процессом, подверженным человеческим ошибкам.

Система на 50% точнее прогнозирует прогрессирование тяжелой формы слепоты и выявляет скрытые угрозы для здоровья по снимкам сетчатки

Источник: Medicalxpress

Американские исследователи разработали систему искусственного интеллекта OCTCube‑M, которая анализирует трехмерные изображения сетчатки и другие снимки глаза. Система точнее старых моделей выявляет восемь заболеваний сетчатки, в том числе возрастную макулярную дегенерацию (частую причину слепоты у людей старше 50 лет) — и лучше прогнозирует скорость прогрессирования ее тяжелой формы — географической атрофии, которой страдают около 5 млн человек в мире.

Для обучения OCTCube‑M использовали более 26 000 трехмерных изображений оптической когерентной томографии (1,62 млн отдельных срезов сетчатки). По сравнению с моделью на 2D‑изображениях, новая система точнее идентифицирует шесть из восьми заболеваний — на 4−6 процентных пунктов (т. е. выявляет на 43−60 случаев больше из 1000).

Ученые дополнили модель данными двух других методов визуализации глаза: инфракрасной визуализации сетчатки и визуализации аутофлуоресценции глазного дна. Модель, обученная на всех трех типах изображений, почти на 50% точнее прогнозирует темпы роста географической атрофии по сравнению с аналогами.

Кроме того, система может выявлять риски инфаркта, инсульта и почечной недостаточности по изображениям сетчатки: ее сосуды схожи с сосудами почек, а следы процессов, ведущих к бляшкам в сосудах сердца и мозга, видны и в глазу. Более точный прогноз развития болезней поможет быстрее тестировать новые методы лечения и доставлять эффективные лекарства пациентам.

Ранее Наука Mail рассказывала о том, что ИИ выявит признаки рака молочной железы за 6 лет до диагноза.