Новый метод скрининга глаукомы на основе искусственного интеллекта был разработан учеными из Технологического университета Наньяна и клиницистами из больницы Тан Ток Сенг в Сингапуре.
Для анализа и дифференцировки стерео-изображений был использован набор алгоритмов, состоящий из глубокой сверточной нейронной сети и сети, управляемой вниманием. Эффективность работы системы была проанализирована в исследовании, с участием 282 человек. Среди них было выявлено 70 случаев глаукомы. Остальные 212 пациентов не имели проблем со зрением.
Исследование показало, что точность диагностики с помощью искусственного интеллекта составила 97%, цифровой инструмент имел высокую чувствительность – 95%. Когда использовалось одно изображение Результаты исследования были опубликованы в рецензируемом журнале Methods.
«Благодаря комбинации методов машинного обучения наша команда разработала модель скрининга, которая может диагностировать глаукому по изображениям глазного дна, избавляя офтальмологов от необходимости проводить различные диагностические клинические измерения (например, внутриглазного давления). Простота использования нашего надежного автоматизированного подхода к диагностике глаукомы означает, что любой практикующий врач может использовать эту систему для помощи в скрининге глаукомы. Это будет особенно полезно в географических районах с ограниченным доступом к офтальмологам», – говорит Ван Липо, ведущий автор исследования и доцент Школы электротехники и электроники Технологического университета Наньяна.
Глаукома – это группа глазных заболеваний, которые вызывают повреждение зрительного нерва, что приводит к потере зрения и слепоте. Согласно исследованию, опубликованному в Американской академии офтальмологии, в прошлом году было зафиксировано около 76 миллионов случаев глаукомы, а к 2040 году ожидается, что заболевание затронет 111,8 миллиона человек по всему миру.
«Многие пациенты с глаукомой остаются недиагностированными в обществе, и в развивающихся странах, таких как Индия, процент недиагностированных случаев может значительно превышать 90%. Хотя случаи обычно выявляются во время рутинных проверок зрения, скрининг на уровне населения является сложной задачей из-за специализированных процедур, требующих использования дорогого оборудования или привлечения обученных специалистов. Процесс изучения отдельных изображений сетчатки также занимает много времени и зависит от субъективной оценки экспертов. Наш метод использования искусственного интеллекта, напротив, потенциально может быть более эффективным и экономичным», – говорит доктор Леонард, соавтор исследования и руководитель службы по лечению глаукомы в Национальном глазном институте в Сингапуре.
В настоящее время исследовательская группа тестирует алгоритмы на более обширном наборе данных пациентов больницы Тан Ток Сенг. В планах разработчиков – создание приложения для мобильного телефона, которое позволит выявлять глаукому, не выходя из дома.
Проблемами здоровья глаз занимаются не только ученые различных институтов, но и крупные технологические компании. Стремясь выявить глазные заболевания в недостаточно обслуживаемых районах, Samsung превратила старые модели своей линейки смартфонов Galaxy в камеры глазного дна в рамках своей программы Galaxy Upcycling. Восстановленные устройства используют искусственный интеллект для анализа и диагностики изображений офтальмологических заболеваний. Они подключаются к приложению, которое собирает изображения и автоматически предлагает схему лечения. Компания разработала камеру для глазного дна совместно с Международным агентством по профилактике слепоты и системой здравоохранения Университета Йонсей в Южной Корее.
В то же время Johnson & Johnson Vision, подразделение по здоровью глаз компании Johnson & Johnson Medical Devices Companies, в августе представило трехлетний план развития интегрированной экосистемы здоровья глаз в Сингапуре, ориентированной на инициативы в области данных и цифровизации.
Экосистема направлена на повышение потенциала офтальмологов в предоставлении услуг, улучшении доступа сингапурцев к офтальмологической помощи и расширения знаний о здоровье глаз за счет гиперперсонализации. Компания заявила, что ключевые инициативы, которые будут реализованы, включают в себя сеть для взаимодействия врачей-офтальмологов и оптометиристов, офтальмологическую службу на базе искусственного интеллекта и услуги телездравоохранения.