Исследователи из Сколтеха, Концерна ИИ Z-union, лаборатории Sber AI Lab и других научных центров предложили подход на основе искусственного интеллекта для превентивного скрининга 15 заболеваний по снимкам глазного дна. В числе патологий, риск развития которых ученым удалось предсказать по снимкам, не только глазные заболевания вроде глаукомы и катаракты, но и системные — например, гипертония, красная волчанка и СПИД. Внедрение подобных подходов позволит раньше узнавать о болезни пациентам, которые еще не начали ощущать симптомы.

«Инвазивные исследования не проводятся без особых показаний, а неинвазивный скрининг может быть массовым, — поясняет первый автор работы, директор Концерна ИИ Z-union Р. Васильев. — Допустим, человек пришел в офтальмологическую клинику, например, с жалобой на глазные боли. Ему обязательно сделают снимок глазного дна — это стандартная процедура. Этот же снимок содержит информацию о риске развития целого ряда заболеваний, в том числе никак не связанных с глазами. И чем раньше пациент узнает, что он в группе риска по одному из них, тем лучше».

Предложенная учеными модель принимает на вход снимок глазного дна и выдает вероятность наличия каждой из 15 болезней. Показатель точности модели (ROC AUC) составляет 0,997, в том числе для редких патологий. В такой системе оценки 1,0 соответствует идеальному результату. Таким образом, модель демонстрирует способность с очень высокой точностью отличать здоровых людей от пациентов с заболеваниями.

Для обучения модели авторы исследования сформировали, разметили и обезличили уникальную выборку из более 20 тыс. снимков глазного дна, которые были собраны из открытых источников и приобретены у клиник. Отличительной особенностью выборки стало представление редких патологий, что делает ее ценным ресурсом для будущих исследований. Коллектив формализовал медицинскую задачу и сформулировал с привлечением медицинских экспертов признаки целевых патологий на снимках.

Соавтор работы научный сотрудник Центра био- и медицинских технологий Сколтеха Юлия Сарана отметила: «Мы надеемся, что предложенный нами неинвазивный подход найдет применение в медицинской практике и в сочетании с существующими методами диагностики позволит выявлять серьезные заболевания на более ранних стадиях. Это, в свою очередь, может способствовать своевременному началу лечения, продлению периода здоровой жизни и повышению ее качества».