Исследователи из Университетского колледжа Лондона и глазной больницы Moorfields Eye Hospital разработали модель искусственного интеллекта, которая может определить риск развития различных заболеваний у пациента, анализируя изображение его сетчатки.
Это не первый случай, когда искусственный интеллект используется для анализировать снимки сетчатки глазаНо подход, который исследователи применили в своей модели RETFound, ускорит развитие этой области медицины.
Стандартные модели машинного обучения обычно обучаются на большом наборе данных. Если бы вы хотели, чтобы ваша модель могла определять сетчатку глаза человека, подверженного риску развития определенного заболевания, вам пришлось бы обучать ее на огромном количестве репрезентативных изображений.
Подготовка данных медицинской визуализации для машинного обучения очень дорога и занимает много времени. В отличие от базового вида маркировка данных передается на аутсорсинг в страны с низкими затратамиМедицинские изображения должны быть проанализированы и маркированы врачом-специалистом.
Исследователи, создавшие RETFound, использовали другой подход и обучили свою модель с помощью самоконтроля (SSL).
Вместо того чтобы использовать обработанные и помеченные изображения, они обучили модель на 1,6 миллионах не помеченных изображений сетчатки.
Фундаментальная модель для обобщенного обнаружения заболеваний по изображениям сетчатки глаза - Nature https://t.co/M2g0L4MMl4
- природа (@Nature) 13 сентября 2023 года
Пирс Кин, офтальмолог, который был частью проектОн объяснил, что "в течение миллионов изображений модель каким-то образом учится тому, как выглядит сетчатка глаза и каковы все ее особенности".
После того как модель получила хорошее представление о том, как выглядит нормальная сетчатка, ее можно было доработать с помощью дополнительного обучения.
Затем исследователям потребовалось обучить модель еще на 100 изображениях сетчатки людей, страдающих определенным заболеванием, и 100 изображениях сетчатки людей, не страдающих этим заболеванием.
Результаты оказались впечатляющими: RETFound смог выявить такие глазные заболевания, как диабетическая ретинопатия, с чрезвычайно высокой степенью достоверности.
Способность модели прогнозирование заболеваний, подобных болезни Паркинсонаишемического инсульта, инфаркта миокарда и сердечной недостаточности, была ограничена, но все же лучше, чем в других моделях.
Модель была выложена в открытый доступ и поможет другим исследователям сэкономить время на разработку моделей, обученных выявлять конкретные заболевания.
В научной статье отмечается, что использование RETFound в качестве базовой модели "потенциально может сэкономить около 80% времени обучения, необходимого для достижения сходимости в задаче прогнозирования инфаркта миокарда".
Применение искусственного интеллекта для сканирования сетчатки глаза - захватывающая область исследований. Ваша сетчатка - это окно в ваше здоровье. Это единственная часть человеческого тела, где видна сеть капилляров.
"Если у вас есть системное сердечно-сосудистое заболевание, например гипертония, которая потенциально влияет на каждый кровеносный сосуд в вашем теле, мы можем напрямую визуализировать это на снимках сетчатки", - говорит Кин.
Представьте себе, какое влияние может оказать правильно обученная модель, подобная RETFound, на раннюю диагностику заболеваний в бедных странах, где не хватает врачей.
Сотни людей могут пройти сканирование сетчатки глаза, выполненное медсестрой, а затем искусственный интеллект обработает изображения на облачной платформе, например AWS. Пациенты из группы риска могут быть выявлены и затем осмотрены врачом, а не пытаться обследовать всех посетителей сельской клиники.
Даже на ранней стадии развития такой ИИ может спасать жизни уже сегодня, а не только в далеком будущем.
