Ученые Уральского федерального университета запатентовали новый способ анализа данных электроретинографии с помощью искусственного интеллекта. Алгоритм повышает точность диагностики таких заболеваний, как глаукома и диабетическая ретинопатия, с 60% до 91%, что позволяет врачам раньше начинать лечение.
Специалисты Уральского федерального университета разработали и запатентовали новый способ диагностики заболеваний глаз с использованием искусственного интеллекта. Метод предназначен для анализа снимков электроретинографии (ЭРГ) и призван помочь офтальмологам точнее выявлять такие патологии, как глаукома, диабетическая ретинопатия, дистрофия сетчатки, а также прогнозировать возможное развитие заболеваний.
Электроретинография — это тест, при котором сетчатка глаза реагирует на вспышки света, вырабатывая электрический сигнал. Специальный аппарат фиксирует этот сигнал и строит график, на основе которого врач ставит диагноз. Однако традиционная расшифровка таких графиков является сложной задачей, а точность диагностики по ним иногда не превышает 60%.
Предложенный алгоритм анализирует снимки ЭРГ, удаляет помехи, вызванные движением глаз, и преобразует данные в единый формат — вейвлет-скалограммы, которые понятны для искусственного интеллекта. Используя собственную базу данных, система распознает десятки признаков болезней, что позволяет повысить точность диагностики до 91%. Это дает врачам возможность ставить более надежные диагнозы и принимать своевременные решения о лечении.
В отличие от более распространенных фундус-камер, которые лишь фиксируют наличие проблемы, метод ЭРГ в классическом варианте позволяет детектировать как минимум 10 распространенных заболеваний. В настоящее время разработчики создают программное обеспечение, которое планируется адаптировать под российское и зарубежное оборудование, а также ведутся переговоры о внедрении этого способа в клиническую практику.