Специалисты Уральского федерального университета запатентовали способ диагностики с использованием искусственного интеллекта. Новый метод поможет офтальмологам ставить диагноз по снимкам электроретинографии (ЭРГ). Он позволит врачам точнее и надежнее идентифицировать такие болезни, как глаукома, диабетическая ретинопатия, дистрофия сетчатки глаза, а также прогнозировать возможное развитие патологий, что способствует более раннему и эффективному вмешательству, заявляют разработчики. Метод проверили на реальных данных пациентов клиник и запатентовали.
«Мы предложили алгоритм расширенного анализа сигналов ЭРГ взрослых пациентов. Алгоритм анализирует снимки и выявляет заболевания, сопровождающиеся нарушениями сосудистых структур сетчатки зрительного анализатора, в частности колбочковой, палочковой и колбочко-палочковых дистрофий, диабетическую ретинопатию и возрастную молекулярную дегенерацию», — поясняет соавтор разработки, доцент учебно-научного центра «Искусственный интеллект» Михаил Ронкин.
Электроретинография — не самый распространенный в клиниках метод. Это тест, в котором сетчатка глаза человека реагирует на вспышки света, вырабатывая электрический сигнал. Сигнал улавливает специальный аппарат и строит график. По этому рисунку врачи ставят диагноз. ЭРГ — хороший метод для анализа глаза с анатомической точки зрения. Однако графики, которые получают с помощью оборудования для ЭРГ, сложные, а признаки болезней слишком размыты (иногда эффективность не достигает 60 %), что усложняет постановку диагноза. Способ, который предложили исследователи УрФУ, повышает точность графиков до 91 %. Алгоритм обрабатывает снимки ЭРГ несколькими методами: удаляет помехи, вызванные движением глаз, приводит данные к единому формату, преобразуя в вейвлет-скалограммы, понятные для встроенного ИИ, с помощью своей базы данных распознает десятки признаков болезней. В итоге получаются снимки с высокой точностью, по которым врач может поставить диагноз и принять решение о лечении.
«В клиниках более распространены фундус-камеры, которые делают снимки глазного дна. С ними проще работать, но многие болезни по ним детектировать нельзя. По таким снимкам можно только понять, что что-то не так, и отправить пациента на дополнительное обследование. ЭРГ же в классическом варианте может детектировать как минимум 10 распространенных болезней», — констатирует Михаил Ронкин.
Сейчас разработчики создают программное обеспечение, которое в дальнейшем планируют адаптировать под российское и зарубежное оборудование. Также специалисты ведут переговоры о внедрении способа в местных клиниках.
«Мы хотели бы внедрить наш способ на практике, но пока он является академическим. Также мы работает с ведущими специалистами из Австралии и Германии, которые развивают технологию ЭРГ в своих странах, прорабатывают международные стандарты по работе с ЭРГ-сигналами», — рассказывает Михаил Ронкин.
Отметим, исследования в университете проводятся при поддержке Минобрнауки России в рамках Десятилетия науки и технологий.
О других направлениях использования ИИ на практике, а также до какой степени будут развиваться алгоритмы Михаил Ронкин рассказал в видео.