Ученые разработали инструмент искусственного интеллекта для глубокого обучения, который может автоматизировать диагностику ретинопатии недоношенных (РН), частой причины детской слепоты. Исследователи надеются, что их метод улучшит доступ к медицинской помощи в недостаточно обслуживаемых районах и предотвратит слепоту у тысяч новорожденных во всем мире. Результаты исследования опубликованы в научном журнале The Lancet Digital Health.
Актуальность проблемы
Исследование проведено международной группой ученых и клиницистов из Великобритании, Бразилии, Египта и США, при поддержке Центра биомедицинских исследований Национального института исследований в области здравоохранения и медицинского ухода (NIHR).
Ведущий автор исследования Константинос Баласкас (Konstantinos Balaskas) из Института офтальмологии Калифорнийского университета в Лос-Анджелесе (UCL Institute of Ophthalmology) комментирует: «Ретинопатия недоношенных становится все более распространенной, поскольку показатели выживаемости недоношенных детей улучшаются во всем мире. В настоящее время это основная причина детской слепоты в странах со средним уровнем дохода и в США».
«До 30% новорожденных в странах Африки к югу от Сахары имеют ту или иную степень РН, и, хотя лечение в настоящее время легкодоступно, это может привести к слепоте, если не выявить и не начать своевременное лечение. Зачастую это происходит из-за нехватки специалистов по лечению заболеваний глаз, но, учитывая, что это можно обнаружить и вылечить, ни один ребенок не должен ослепнуть из-за РН».
«По мере того, как РН становится все более распространенным состоянием, во многих районах не хватает подготовленных офтальмологов для обследования всех детей из групп риска; мы надеемся, что наш метод автоматизации диагностики РН улучшит доступ к медицинской помощи в недостаточно обслуживаемых районах и предотвратит слепоту у тысяч новорожденных во всем мире».
Ретинопатия у недоношенных детей
РН – это заболевание, в первую очередь поражающее недоношенных детей, при котором аномальные кровеносные сосуды прорастают в сетчатку, тонкий слой нервных клеток в задней части глаза, который преобразует свет в сигналы, распознаваемые мозгом. Эти кровеносные сосуды могут выпотевать или кровоточить, повреждая сетчатку и, возможно, приводя к ее отслойке.
В то время как более легкие формы РН не нуждается в лечении и требуется только наблюдение, в других случаях требуется немедленное лечение. По статистике, 50 000 детей во всем мире слепнут вследствие данного состояния.
Симптомы РН нельзя обнаружить невооруженным глазом, а это означает, что единственный способ определить это состояние — это наблюдать за младенцами из группы риска с помощью осмотра глаз. Без надлежащей инфраструктуры для всесторонней дородовой и послеродовой помощи можно упустить узкое окно для скрининга и лечения, что приведет к предотвратимой слепоте.
Материалы и методы исследования
Ученые разработали модель искусственного интеллекта с глубоким обучением для скрининга РН, которая была обучена на выборке из 7414 изображений глаз 1370 новорожденных, госпитализированных в больницу Хомертон в Лондоне и обследованных офтальмологами на РН.
Больница обслуживает этнически и социально-экономически разнообразное сообщество, что важно, поскольку РН может различаться между этническими группами, поэтому инструмент был обучен для безопасной работы в разных этнических группах, гарантируя, что каждый может получить пользу. Исследователи дополнительно проверили свой инструмент, применив его к наборам данных, полученным из США, Бразилии и Египта.
Результаты исследования
Инструмент ИИ оказался столь же эффективным, как и детские офтальмологи. Хотя инструмент был оптимизирован для населения Великобритании, исследователи утверждают, что метод эффективен на других континентах, и добавляют, что его можно оптимизировать для других местностей. Инструмент был разработан как платформа глубокого обучения без кода, что означает, что его могут оптимизировать в новых условиях люди без предварительного опыта программирования.
«Мы надеемся, что этот инструмент позволит обученной медсестре делать снимки, которые можно будет оценить с помощью инструмента ИИ, чтобы можно было направить пациента на лечение без необходимости офтальмологу вручную просматривать снимки», – добавляет Зигфрид Вагнер (Siegfried Wagner) из Института офтальмологии Калифорнийского университета в Лос-Анджелесе.
«Инструменты ИИ особенно полезны в офтальмологии, области, которая в значительной степени зависит от ручной интерпретации и анализа сканов для обнаружения и мониторинга — здесь мы нашли дополнительные доказательства того, что ИИ может изменить правила игры в этой области и открыть доступ к лечению, спасающему зрение», – заключил автор исследования.
Статья по теме: Гипертоническая ретинопатия: симптомы и лечение
