Управление по санитарному надзору за качеством пищевых продуктов и медикаментов США (FDA) одобрило практическое применение алгоритма, способного диагностировать диабетическую ретинопатию по снимкам сетчатки. По словам разработчиков, программа IDx-DR не требует участия врача-специалиста для постановки диагноза. Информация о разрешении доступна на сайте организации.
Алгоритм IDx-DR предназначен для выявления диабетической ретинопатии — одного из тяжелых осложнений сахарного диабета. К ней приводят расстройства микроциркуляции, вызванные изменениями метаболизма. Заболевание поражает сосуды сетчатки и в некоторых случаях может привести к полной слепоте. Разработка использует технологии машинного обучения: материалом для него послужили более миллиона снимков сетчатки, сопоставленных со сведениями о здоровье пациентов. Похожие методики распространены в диагностике онкологических заболеваний.
Программа использует снимки, выполненные ретинальной камерой. Этот инструмент уже применяют в офтальмологии, поэтому клиникам не придется покупать и устанавливать дополнительные устройства. На первом этапе алгоритм определяет, обладают ли фотографии достаточной четкостью для анализа. Затем IDx-DR сопоставляет изображение с массивом уже изученных данных, выявляя признаки повреждения сосудов сетчатки, характерные для диабетической ретинопатии.
В клиническом исследовании алгоритма участвовали 900 пациентов, страдающих сахарным диабетом. Программе удалось верно поставить диагноз 87,4% пациентов с диабетической ретинопатией. Выявить людей, не страдающих заболеванием сетчатки, удалось в 89,5% случаев.
По словам представителей FDA, методика поможет сэкономить время офтальмологов и пригодится врачам других специальностей. Например, врач общей практики, благодаря «подсказке» искусственного интеллекта, сможет направить пациента к офтальмологу, даже если основные симптомы (боль, снижение зрения) еще не проявились — они могут отсутствовать на начальных стадиях болезни.
Ранее исследователи создали искусственный интеллект, способный распознавать склонность к суициду на основе данных магнитно-резонансной томографии.
Наука
Наталья Пелезнева
