Международная группа ученых разработала модель искусственного интеллекта с глубоким обучением, которая может выявить младенцев с ретинопатией и определить, у кого из них может развиться слепота. Результаты исследования были опубликованы в журнале The Lancet Digital Health.
Авторы исследования надеются, что их метод позволит улучшить доступ к офтальмологической помощи в районах с ограниченными ресурсами.
Ретинопатия недоношенных – сосудистое заболевание сетчатки, обычно поражающее недоношенных детей с низкой массой тела при рождении. В настоящее время она является основной причиной детской слепоты. По оценкам, около 50 000 детей во всем мире лишены зрения вследствие ретинопатии.
Осмотр младенцев из групп риска является единственным способом выявления ретинопатии недоношенных, так как ее симптомы не видны невооруженным взглядом.
Американская академия педиатрии рекомендует проводить скрининг для всех младенцев с массой тела при рождении 1500 г или менее или гестационным возрастом 30 недель или менее.
Во многих регионах сообщается о нехватке специалистов для проведения скринингового обследования новорожденных. Телемедицинские технологии могут обеспечить более эффективное оказание медицинской помощи, но их использование также ограничено отсутствием квалифицированных специалистов. Одной из стратегий повышения доступа к медицинской помощи может стать применение искусственного интеллекта.
Команда исследователей из Великобритании, Бразилии, Египта и США при поддержке Национального института исследований в области здравоохранения и медицинского ухода, Центра биомедицинских исследований при офтальмологической больнице Мурфилдс и Института офтальмологии Университетского колледжа в Лондоне разработала модель искусственного интеллекта с глубоким обучением для скрининга ретинопатии недоношенных, которая была обучена на выборке из 7414 изображений глаз 1370 новорожденных разных этнических групп. Затем эффективность модели была оценена еще на 200 изображениях и сравнена с оценками офтальмологов.
В результате было показано, что модель искусственного интеллекта обеспечивает такой же уровень диагностической точности, как и определенный офтальмологами, при исследовании снимков с ретинопатией.
Несмотря на то что инструмент был оптимизирован для населения Великобритании, исследователи считают, что он будет эффективен и на других континентах. Модель была разработана как платформа глубокого обучения без кода и может быть использована людьми без опыта программирования.
«В настоящее время мы проводим дальнейшую проверку нашей модели в нескольких больницах Великобритании… Мы надеемся, что любая обученная медсестра сможет делать снимки глаз, которые в дальнейшем будут оценены с помощью инструмента искусственного интеллекта, и можно будет направлять пациентов на лечение без необходимости офтальмологу вручную просматривать изображения…» – заявил один из авторов исследования, доктор Зигфрид Вагнер.
Источник: Wagner SK, Liefers B, Radia M, et al. Development and international validation of custom-engineered and code-free deep-learning models for detection of plus disease in retinopathy of prematurity: a retrospective study. Lancet Digit Heal. 2023;83(1):144-151. doi: https://doi.org/10.1016/S2589-7500(23)00050-X
