Сотрудники Сколтеха, Концерна ИИ Z-union, Центра практического искусственного интеллекта Сбера и ряда других исследовательских организаций создали систему с использованием технологий искусственного интеллекта. Данная система позволяет оценивать вероятность развития пятнадцати различных заболеваний глаз по одному изображению глазного дна.
Согласно работе, опубликованнойВ публикации в научном издании Frontiers in Medicine российские исследователи представили способ проведения скрининга без необходимости инвазивных процедур, что дает возможность обнаруживать заболевания на ранних этапах, до появления заметных симптомов у пациента.
Возможность постановки диагноза по фотографии: разработана нейросеть для определения риска выпадения волос. Представлена нейросеть, способная диагностировать болезни по изображению языка с точностью 98%. Искусственный интеллект продемонстрировал способность прогнозировать развитие заболеваний и определять примерную дату смерти человека.
Разработанная модель анализирует стандартное изображениеАнализируя изображения сетчатки глаза, нейросеть предоставляет оценку вероятности наличия каждой из пятнадцати различных болезней. В перечень включены как заболевания глазной сферы, такие как глаукома и катаракта, так и общесистемные недуги, включая гипертонию, системную красную волчанку и синдром приобретенного иммунодефицита (СПИД).
Читайте Men Today в MAX
Согласно утверждениям ученых, проводивших исследование, диагностика основана на том, что изображение глазного дна может содержать сведения о состоянии здоровья человека, которые не всегда напрямую связаны с функциями зрения. В случае обращения пациента в медицинское учреждение по поводу дискомфорта или боли в глазах, фотографирование глазного дна является неотъемлемой частью стандартной процедуры, и полученное изображение можно использовать для выявления потенциальных рисков развития других заболеваний.
Эффективность разработанной модели была подтверждена значением ROC AUC, которое достигло 0,997 при максимально допустимом результате в 1,0. Это свидетельствует о том, что система с высокой степенью уверенности позволяет дифференцировать состояние здоровых людей от признаков заболеваний , при этом она демонстрирует высокую точность даже при анализе редких случаев.
Специально для обучения нейронной сети была создана уникальная коллекция, состоящая из более чем 20 тысяч обезличенных изображений глазного дна, полученных из общедоступных источников и медицинских учреждений. Важной особенностью этой базы данных является наличие редких форм заболеваний, что значительно увеличило полезность модели для применения в клинической практике и дальнейших исследований.
В сотрудничестве со специалистами врачебной практики исследователи определили характерные признаки целевых патологий на снимках, обеспечив их понятность для системы искусственного интеллекта.
Согласно заявлению Роберта Васильева, директора Концерна ИИ Z-union и одного из авторов исследования, обычно для проведения инвазивных обследований требуются веские основания. В то же время, неинвазивная диагностика с применением искусственного интеллекта может быть реализована в широком масштабе скрининг с помощью ИИ может стать массовым .
Читайте Men Today в MAX
Юлия Сарана, научный сотрудник Сколтеха, отметила, что интеграция данной технологии с общепринятыми методами диагностики позволит инициировать терапевтические мероприятия на начальных этапах заболевания, что окажет благоприятное влияние на продолжительность жизни и ее качество.
По словам Юлии Сараны, разработанная система будет трансформировать стандартный снимок в диагностический документ, предоставляющий врачу информацию о возможных рисках для здоровья.