Исследователи из Сколтеха, Концерна ИИ Z-union, Центра практического искусственного интеллекта Сбера и других научных центров предложили подход на основе искусственного интеллекта для превентивного скрининга 15 заболеваний по снимкам глазного дна. В числе патологий, риск развития которых учёным удалось предсказать по снимкам, не только глазные заболевания вроде глаукомы и катаракты, но и системные — например, гипертония, красная волчанка и СПИД. Внедрение подобных подходов позволит раньше узнавать о болезни пациентам, которые ещё не начали ощущать симптомы. Работа опубликована в журнале Frontiers in Medicine.
«Инвазивные исследования не проводятся без особых показаний, а неинвазивный скрининг может быть массовым, — поясняет первый автор работы, директор Концерна ИИ Z-union Роберт Васильев. — Допустим, человек пришёл в офтальмологическую клинику, например, с жалобой на глазные боли. Ему обязательно сделают снимок глазного дна — это стандартная процедура. Этот же снимок содержит информацию о риске развития целого ряда заболеваний, в том числе никак не связанных с глазами. И чем раньше пациент узнает, что он в группе риска по одному из них, тем лучше».
Предложенная учёными модель принимает на вход снимок глазного дна и выдаёт вероятность наличия каждой из 15 болезней. Показатель точности модели (ROC AUC) составляет 0,997, в том числе для редких патологий. В такой системе оценки 1,0 соответствует идеальному результату. Таким образом, модель демонстрирует способность с очень высокой точностью отличать здоровых людей от пациентов с заболеваниями.
Для обучения модели авторы исследования сформировали, разметили и обезличили уникальную выборку из более 20 тыс. снимков глазного дна, которые были собраны из открытых источников и приобретены у клиник. Отличительной особенностью выборки стало представление редких патологий, что делает её ценным ресурсом для будущих исследований. Коллектив формализовал медицинскую задачу и сформулировал с привлечением медицинских экспертов признаки целевых патологий на снимках.
Соавтор работы научный сотрудник Центра био- и медицинских технологий Сколтеха Юлия Сарана отметила: «Мы надеемся, что предложенный нами неинвазивный подход найдёт применение в медицинской практике и в сочетании с существующими методами диагностики позволит выявлять серьёзные заболевания на более ранних стадиях. Это, в свою очередь, может способствовать своевременному началу лечения, продлению периода здоровой жизни и повышению её качества».
