Российские ученые разработали нейросеть, которая по фотографии сетчатки может одновременно оценивать риск 15 различных патологий. Среди них не только заболевания глаз, но и сердечно-сосудистые нарушения. Разработку создали при участии НИУ ВШЭ, Сбера и концерна ИИ Z-union.
Сетчатка позволяет без операции рассмотреть кровеносные сосуды и нервную ткань. Изменения в этих структурах могут быть связаны не только с проблемами зрения, но и с диабетом, гипертонией, атеросклерозом и другими заболеваниями. Поэтому снимки глазного дна уже используют для поиска различных признаков патологий с помощью искусственного интеллекта.
Большинство медицинских нейросетей специализируется на одном заболевании или небольшой группе похожих патологий. Новая система использует другой подход: один снимок сетчатки она анализирует сразу по нескольким направлениям и оценивает вероятность 15 патологий.
Для обучения модели ученые использовали 20 351 снимок глазного дна. Нейросеть должна была научиться замечать даже небольшие изменения сосудов, зрительного нерва и других структур сетчатки. Отдельной проблемой стали редкие заболевания, для которых в медицинских базах мало изображений.
Чтобы повысить качество их распознавания, исследователи чаще показывали модели такие снимки во время обучения, дополнительно изменяя их яркость или поворачивая изображения. Ошибки при поиске редких патологий получали больший вес, чем ошибки при распознавании распространенных заболеваний.
На модельных данных система показала показатель ROC AUC от 0,95 до 0,99 в зависимости от заболевания. Однако на реальных клинических случаях результаты оказались заметно ниже. Разработчики отмечают, что медицинская практика разнообразнее данных, на которых обучалась нейросеть.
Сейчас проект остается исследовательским. Следующим этапом должны стать масштабные клинические испытания на больших группах пациентов в разных клиниках. При этом нейросеть не ставит диагноз — она выявляет признаки, которые могут указывать на повышенный риск заболевания, а окончательное решение принимает врач.
Читайте также:
Новый датчик выявляет признаки заболеваний с помощью одной камеры
Медицина на ладони: пять российских сервисов для контроля здоровья