Глаукома редко выявляется на ранних стадиях, причем во многих развивающихся странах, например в Индии, процент недиагностированных случаев может доходить до сотни.

Подробное изучение зрения на уровне повседневного обследования представляет сложную задачу, потому что для этого нужно специализированное и дорогостоящее оборудование.

Поэтому ученые из Технологического университета Наньяна в Сингапуре разработали новый метод, который научил искусственный интеллект обнаруживать глаукому на ранних стадиях.

Глаукому часто называют «тихим похитителем зрения», поскольку она обычно протекает бессимптомно до последних стадий. Это основная причина необратимой слепоты, которая, как ожидается, затронет 111,8 миллиона человек во всем мире к 2040 году по сравнению с 76 миллионами в 2020 году.

По словам ученых, их новый автоматизированный метод диагностики глаукомы поможет наименее развитым регионам, где пациенты не имеют доступа к офтальмологам.

Так видят мир люди с глаукомой.

© wikipedia.org

В методе используются алгоритмы, позволяющие отличить зрительные нервы с глаукомой от здоровых путем анализа стереофонических изображений глазного дна. 2D-снимки сетчатки, снятые с разных углов, объединяются в трехмерное изображение благодаря съемке с двух камер сразу.

Набор алгоритмов искусственного интеллекта тоже состоит из двух компонентов нейронной сети. Обе сети имитируют работу головного мозга человека: первая быстро обучается на основе стереофонических изображений глазного дна, которые, в свою очередь, сканирует вторая.

Затем выходные данные этих двух компонентов объединяются для получения окончательного результата прогноза.

Новый метод был протестирован экспериментально: для этого ученые использовали 282 снимка глазного дна (70 случаев глаукомы и 212 снимков здоровых глаз).

Новый метод помогает выявлять глаукому даже в полевых условиях.

© Shutterstock

По итогам тестирования искусственный интеллект показал точность в 97% при диагностике глаукомы, а использование парных стереоизображений увеличило изначальную точность сканирования.

Благодаря сочетанию методов машинного обучения наша команда разработала модель скрининга, которая может диагностировать глаукому по изображениям глазного дна. Простота использования нашего автоматизированного подхода означает, что любой практикующий врач может использовать эту систему, — поделился ведущий автор исследования доцент Ван Липо.

Как поясняет команда, портативный инструмент на базе искусственного интеллекта поможет решить проблему плохого доступа к медицинской помощи, а также сократить количество ошибок при диагностике. Новый метод эффективен и экономичен, что особенно важно для развивающихся стран.

Более того, ученые не собираются останавливаться на достигнутом и сейчас работают над тем, как перенести это программное обеспечение в приложение для смартфона, чтобы диагностировать глаукому в полевых условиях.