Система искусственного интеллекта способна диагностировать ретинопатию недоношенных

Разработанный алгоритм включает технологию глубокого обучения, форму ИИ, моделирующую то, как человек воспринимает мир посредством зрения, включая идентификацию объектов. Исследователи из Массачусетской больницы общего профиля в Бостоне объединили две существующие модели ИИ для создания алгоритма, а эксперты из Орегонского университета науки и здоровья разработали референсные стандарты для его обучения.

Прежде всего ученые обучили алгоритм идентификации сосудов сетчатки с помощью более чем 5 тыс. снимков, сделанных во время осмотра офтальмологом младенцев. Затем они обучили его различать здоровые и больные сосуды. После этого исследователи сравнили точность диагностики, проведенной врачами и с помощью алгоритма ИИ, при анализе одних и тех же изображений, и обнаружили преимущество ИИ. Результаты показали, что алгоритм точно диагностировал состояние по изображениям глаз младенцев в 91% случаев. При этом средний показатель точности диагностики команды из восьми врачей составил 82%.

В настоящее время среди прочего исследователи изучают возможность диагностики состояний по изображениям других частей сетчатки глаза, кроме сосудов, с помощью алгоритма ИИ. Конечная цель состоит в том, чтобы позволить врачам включить технологию в свою клиническую практику.

Результаты исследования и выводы авторов работы представлены в журнале JAMA Ophthalmology.

Напомним, что в апреле FDA выдало маркетинговое разрешение на использование системы ИИ для диагностики диабетической ретинопатии у взрослых пациентов, страдающих сахарным диабетом. Другие ученые пытались разработать компьютеризированные системы для диагностики ретинопатии недоношенных, однако ни одна из них не соответствовала точности визуальной диагностики врачей.