Значительным шагом на пути к раннему выявлению диабета стало недавнее исследование, в котором была представлена DiaNet v2 — усовершенствованная модель глубокого обучения, позволяющая диагностировать диабет посредством анализа изображений сетчатки. Это нововведение представляет собой модернизацию DiaNet, новаторской модели в своем роде.
DiaNet v2 является результатом тщательного обучения на объединенном наборе данных, состоящем из более чем 15 000 изображений сетчатки, полученных из Qatar Biobank и Hamad Medical Corporation. Набор данных включал изображения как людей, страдающих диабетом, так и здоровых людей. Модель продемонстрировала впечатляющую точность, превышающую 92%, при выявлении людей с диабетом, превзойдя, таким образом, свою предшественницу DiaNet и другие модели, такие как DenseNet 121 и ResNet 50.
Результаты исследования также подтвердили, что изображения сетчатки могут служить надежным средством выявления диабета. Они обладают способностью выявлять конкретные патологии, связанные с заболеванием.
DiaNet v2 становится потенциально эффективным, надежным и неинвазивным инструментом для диагностики диабета. Будущие усовершенствования могут включать принятие мультимодальных подходов для повышения эффективности, тем самым совершив революцию в раннем выявлении и лечении диабета.
