Глубокое обучение позволяет эффективно выявлять поражение сосудов сетчатки при артериальной гипертензии.
Многие годы врачи внимательно изучают глаза пациентов в стремлении обнаружить изменения кровеносных сосудов сетчатки, что служит отражением влияния артериальной гипертензии на организм и может быть способом оценки сердечно-сосудистого риска.
Со временем были разработаны инструменты, которые позволяют офтальмологам лучше изучить поврежденные высоким артериальным давлением сосуды глаз. Однако их применение по-прежнему требует присутствия врача для установления окончательного диагноза, что вводит некоторый элемент субъективности в диагностику.
В настоящее время наблюдается активное внедрение систем искусственного интеллекта (ИИ) во многие сферы жизни, в том числе в медицину. Анализ данных с помощью ИИ позволяет добиться большей объективности при обследовании пациентов.
Группа ученых разработала систему ИИ для прогнозирования риска сердечно-сосудистых заболеваний. С этой целью использованы данные, собранные при сканировании сетчатки глаз. Результаты опубликованы накануне в журнале Nature Biological Engineering.
Задача исследования заключалась в обучении ИИ определению маркеров сердечно-сосудистых заболеваний (например, степени сужения артериол глазного дна) путем сканирования сосудистой сети сетчатки. Но для того, чтобы подобная система могла выполнять данную работу, она должна сначала научиться распознавать маркеры, изучив тысячи изображений. Датасет (совокупность данных) в настоящем исследовании включал более чем 70000 изображений сосудов сетчатки.
Чтобы проверить точность системы, исследователи сравнили результаты, полученные при использовании ИИ, с диагнозами, поставленными врачами, которые применяли традиционные методы обследования для оценки риска сердечно-сосудистых заболеваний.
Ученые утверждают, что точность оценки сердечно-сосудистого риска с помощью ИИ в итоге превзошла экспертов. Они предполагают, что диагностические системы на основе ИИ могут быть новым инструментом раннего выявления сердечно-сосудистых заболеваний и предотвращения их осложнений. Необходимы дальнейшие исследования для введения подобных систем в клиническую практику.
Источник: www.lvrach.ru
