Российские ученые предложили основанный на использовании искусственного интеллекта подход для превентивного скрининга 15 заболеваний по снимкам глазного дна. Разработка, которая потенциально может помочь оценивать риски не только патологий органов зрения, но и системных заболеваний, описана в статье, опубликованной в журнале Frontiers in Medicine.
Авторы работы исходили из того, что инвазивные исследования не проводятся без показаний, а неинвазивный скрининг может быть массовым. Например, при обращении к офтальмологу большинству пациентов выполняют снимок глазного дна — а он содержит информацию о риске развития целого ряда других заболеваний.
Предложенная модель принимает на вход снимок глазного дна и выдает вероятность наличия каждой из 15 патологий. Для ее обучения ученые сформировали, разметили и обезличили уникальную выборку из более 20 000 снимков глазного дна. В результате показатель ее точности — ROC AUC — составил 0,997, в том числе для редких патологий (1,0 в этой системе оценки соответствует идеальному результату).
Исследователи надеются, что предложенный неинвазивный подход найдет применение в клинической практике и в комплексе с уже существующими методами диагностики позволит выявлять серьезные заболевания на более ранних стадиях.
