Иногда достаточно одного снимка. Исследователи показали, что обычная фотография кисти руки может помочь выявить серьёзное эндокринное заболевание.
Учёные разработали систему искусственного интеллекта, способную распознавать признаки акромегалии — редкого гормонального расстройства — по изображению тыльной стороны руки и сжатого кулака.
Работа была проведена специалистами Университета Кобе (Kobe University), а результаты исследования опубликованы в журнале «Journal of Clinical Endocrinology & Metabolism».
Почему акромегалию сложно обнаружить
Акромегалия — редкое заболевание, которое обычно развивается у людей среднего возраста.
Причина болезни — избыточная выработка гормона роста. Это приводит к постепенному увеличению:
- кистей рук
- стоп
- костей лица
- внутренних органов
Проблема в том, что изменения происходят очень медленно.
По словам эндокринолога Хиденори Фукуоки (Hidenori Fukuoka), диагноз нередко устанавливается лишь через 8–10 лет после появления первых симптомов.
Если заболевание остаётся без лечения, оно может вызвать серьёзные осложнения и сократить продолжительность жизни примерно на 10 лет.
Почему исследователи отказались от анализа лица
Ранее многие системы медицинского ИИ пытались выявлять заболевания по фотографиям лица.
Однако такой подход вызывает серьёзные вопросы конфиденциальности.
Чтобы избежать этой проблемы, японские исследователи решили использовать другую стратегию.
По словам аспирантки Юки Омачи (Yuka Ohmachi), врачи часто обращают внимание на руки пациента при диагностике акромегалии, поскольку именно там хорошо заметны характерные изменения.
Поэтому исследователи решили обучить алгоритм распознавать болезнь по:
- тыльной стороне кисти
- изображению сжатого кулака
При этом фотографии ладоней намеренно не использовались, поскольку линии на ладонях могут служить уникальным идентификатором человека.
Более 11 тысяч изображений для обучения ИИ
Чтобы создать надёжную систему диагностики, учёные собрали большой набор данных.
В исследовании приняли участие 725 пациентов из 15 медицинских учреждений Японии.
Всего было использовано более 11 000 фотографий, которые применялись для обучения и тестирования алгоритма.
Такой масштабный набор данных позволил значительно повысить точность системы.
Искусственный интеллект превзошёл врачей
Когда исследователи сравнили результаты работы алгоритма и опытных эндокринологов, произошло неожиданное.
ИИ показал более высокую точность диагностики.
По словам Юки Омачи, особенно удивительным оказалось то, что высокая точность была достигнута без анализа лица пациента.
Это делает технологию значительно более практичной для медицинского скрининга.
Возможности для диагностики других заболеваний
Исследователи считают, что разработанный алгоритм может использоваться не только для выявления акромегалии.
В будущем систему планируют адаптировать для диагностики других заболеваний, которые проявляются изменениями рук, включая:
- ревматоидный артрит
- анемию
- так называемые «барабанные пальцы» (clubbing)
Такие технологии могут стать важным инструментом ранней диагностики.
Как ИИ может помочь врачам
Разработчики подчёркивают: алгоритм не должен заменять врача.
В реальной медицинской практике диагностика включает множество факторов:
- медицинскую историю пациента
- лабораторные анализы
- физикальный осмотр
Однако ИИ может стать дополнительным инструментом, который помогает врачам:
- быстрее выявлять подозрительные случаи
- снижать вероятность пропуска заболевания
- направлять пациентов к специалистам раньше
По словам Хиденори Фукуоки, технология может быть особенно полезной для врачей первичного звена и медицинских учреждений в удалённых регионах.
Новые возможности медицинского скрининга
Исследователи считают, что подобные системы могут стать частью будущих медицинских осмотров.
Например, простая фотография руки, сделанная во время профилактического обследования, может помочь обнаружить признаки заболевания на ранней стадии.
Это позволит быстрее направлять пациентов к эндокринологам и начинать лечение до развития тяжёлых осложнений.
Авторы других исследований также показывают, что искусственный интеллект всё чаще используется для выявления скрытых заболеваний. Например, ранее сообщалось, что искусственный интеллект помог обнаружить неожиданные биологические механизмы в работе организма, открывая новые возможности для диагностики и профилактики болезней.
Источник
- Yuka Ohmachi, Mizuho Nishio, Ichiro Abe, Kunihisa Kobayashi, Tomoko Iida, Manabu Shirakawa, Yuichi Nagata, Kazuhito Takeuchi, Akira Taguchi, Yasuyuki Kinoshita, Noriaki Fukuhara, Hiroshi Nishioka, Shigeyuki Tahara, Shingo Fujio, Takafumi Ogura, Masamichi Kurosaki, Yurika Hada, Shinji Susa, Yuki Otsuka, Fumio Otsuka, Ikuhiro Ishida, Hiraku Kameda, Kenichi Oyama, Shozo Yamada, Masaki Kobatake, Yuka Oi-Yo, Genki Fujii, Seiji Tomofuji, Yuriko Sasaki, Hironori Bando, Masaaki Yamamoto, Genzo Iguchi, Yuma Motomura, Yasutaka Tsujimoto, Naoki Yamamoto, Masaki Suzuki, Shin Urai, Michiko Takahashi, Takamichi Murakami, Wataru Ogawa, Hidenori Fukuoka. Automatic acromegaly detection using deep learning on hand images: a multicenter observational study. The Journal of Clinical Endocrinology, 2026; DOI: 10.1210/clinem/dgag027
Ведущий специалист отдела организации клинических исследований, терапевт, врач ультразвуковой диагностики ООО «ВеронаМед» (г. Санкт-Петербург), главный редактор Medical Insider, а также автор статей.
E-mail для связи – xuslan@yandex.ru;