Диабетическая ретинопатия является основной причиной потери зрения у взрослых людей, и к 2030 году от нее будут страдать 191 миллион человек. Симптомы этого заболевания на ранней стадии отсутствуют, и к тому времени, как люди начинают терять зрение, болезнь может уже прогрессировать. Ранняя диагностика и лечение могут существенно повлиять на сохранение зрения пациента.
В настоящее время наиболее точными клиническими методами диагностики диабетической ретинопатии являются флуоресцентная ангиография и оптическая когерентная томография. Альтернативным и более дешевым методом является анализ изображений сетчатки глаза, который может быть сделан с помощью относительно недорогостоящего оборудования, называемого фундус-камерами, но этот процесс ручной, трудоемкий и менее надежный. Для автоматизации анализа изображений глазного дна группа исследователей из Мельбурнского королевского технологического университета разработала алгоритм обработки изображений на базе технологий искусственного интеллекта и глубокого обучения, который может автоматически определять один из ключевых признаков заболевания - наличие жидкости из поврежденных кровеносных сосудов или экссудата на сетчатке глаза - с точностью до 98%.
Исследователи надеются, что их метод в конечном итоге может быть использован для широкого скрининга населения, подверженного риску. В настоящее время они обсуждают с производителями фундус-камер возможности сотрудничества для продвижения новой технологии.