С внедрением искусственного интеллекта медицина сильно меняется, разрабатываются новые аналитические модели, появляются целые направления в медицинской науке для диагностики и предсказания будущих заболеваний, например окуломика.
Что такое окуломика?
О новом диагностическом направлении заговорили лишь в феврале 2020 года.
Окуломика находится на пересечении офтальмологии и аналитики больших данных.
С помощью ретинальных маркеров эксперты могут диагностировать или прогнозировать развитие системных заболеваний за несколько лет до первых клинических проявлений.
Для выявления ретинальных маркеров используют цветную фундус-камеру, оптическую когерентную томографию (ОКТ) и глобальные базы данных. Анализировать информацию помогает искусственный интеллект (ИИ). Например, связь между болезнью Альцгеймера и изменениями на ОКТ отмечают уже несколько десятилетий. Однако возможность количественно оценить изменения, связанные с ранней стадией заболевания, появилась только благодаря технологии глубокого обучения.
Ранние признаки некоторых системных заболеваний можно выявить с помощью обычного сканирования сетчатки. Например, особенности сосудов сетчатки могут помочь оценить состояние сердечно-сосудистой системы и будущие факторы риска.
При нейродегенеративных заболеваниях архитектура сетчатки и зрительного нерва, а также толщина слоя нервных волокон помогают предсказать снижение когнитивных способностей и прогрессирование болезни.
Окуломика не ограничивается только визуализацией. Например, слезы содержат более пятисот типов белков и медиаторов воспаления. При болезни Паркинсона повышенное содержание олигомерного α-синуклеина в слезах может быть маркером заболевания на разных стадиях.
Насколько успешно искусственный интеллект может предсказывать заболевания ?
В 2023 году на конференции Американской диабетической
ассоциации представили результаты первого прямого сравнения трех независимых систем искусственного интеллекта. С их помощью оценивали изображения сетчатки ≥10 000 человек для диагностики диабетической ретинопатии. В итоге ученые получили три разных результата. Исследовательская группа отметила, что системы ИИ хорошо справляются с выявлением умеренной ретинопатии, но ненадежны при определении легкой степени заболевания.
Недавно опубликовали первый набор данных о диабете второго типа для анализа с помощью искусственного интеллекта. Его сформировали в рамках программы AI-READY (Атлас для изучения диабета для искусственного интеллекта, Artificial Intelligence Ready and Equitable Atlas for Diabetes Insights). Эту инициативу поддерживает Национальный институт здравоохранения (National Institutes of Health, NIH).
Цель программы – сбор и распространение данных, готовых для анализа с помощью искусственного интеллекта. Информацию смогут использовать ученые по всему миру.
Сейчас программа включает данные 1067 человек – это примерно 25% от общего числа предполагаемых участников исследования. Исследователи собрали информацию о биомаркерах заболевания; состоянии окружающей среды; результаты анкетирования, сканирования глаз, тестирования на депрессию и анализов крови на глюкозу. Все собранные данные можно проанализировать с помощью искусственного интеллекта.
Ученым уже получилось сделать первые выводы. Они обнаружили связь между прогрессированием сахарного диабета второго типа и воздействием мелкодисперсных взвешенных частиц.
Все собранные данные можно будет проанализировать с помощью искусственного интеллекта. Авторы исследования уверены, что это поможет глубже изучить и открыть новые факторы риска развития сахарного диабета второго типа и диабетической ретинопатии, а также найти новые биомаркеры заболеваний для ранней диагностики. Получить доступ к набору данных можно на сайте aireadi.org.
Как можно использовать искусственный интеллект в медицине будущего?
Уже сейчас есть портативные устройства на основе искусственного интеллекта, которые в режиме реального времени могут просканировать сетчатку глаза и диагностировать диабетическую ретинопатию. Также есть модели искусственного интеллекта, с помощью которых можно спрогнозировать развитие сердечной недостаточности, инфаркта миокарда и болезни Паркинсона. Например, RETFound. В 2023 году опубликовали открытый исходный код этой базовой модели искусственного интеллекта. RETFound можно использовать для собственных клинических исследований и разработки новых диагностических систем.
Эксперты считают, что в будущем можно будет создать аппараты для поточного скрининга системных заболеваний. Их можно будет установить в коридорах поликлиник так же как тонометры, и пациенты будут пользоваться ими самостоятельно. Однако перед внедрением в рутинную клиническую практику нужно провести дополнительные исследования эффективности, безопасности и экономической целесообразности этого метода диагностики.
Будьте здоровы!