ИИ превзошел врачей в диагностике ретинопатии недоношенных

Chiang et al. / JAMA Opthalmology 2018

Американские исследователи разработали метод автоматической диагностики плюс-болезни — патологии глазных сосудов, которая может привести к слепоте у недоношенных младенцев. Алгоритм, основанный на сверточной нейросети, показал точность в 98 процентов и даже превзошел в правильности постановки диагноза профессиональных офтальмологов. Статья опубликована в журнале JAMA Opthalmology.

Одной из самых распространенных причин потери зрения в раннем возрасте считается ретинопатия недоношенных — тяжелое заболевание глаз, которое развивается преимущественно у детей, которые преждевременно родились с весом менее 1250 граммов. При своевременной диагностике и лечении в период нахождения новорожденного в инкубаторе признаки болезни исчезают в течение нескольких месяцев; в противном случае заболевание приводит к отслоению сетчатки и полной потере зрения.

Решение по началу лечения обычно принимают на основании осмотра сосудов сетчатки на фотографиях глазного дна. Расширение и извилистость сосудов может говорить о наличии так называемой плюс-болезни — самом опасном признаке возможного развития слепоты при ретинопатии. Диагностика этого заболевания, тем не менее, достаточно субъективна: сосуды при предполагаемом наличии заболевания сравниваются с сосудами здорового, нормально видящего глаза. Такой анализ может привести к постановке неправильного диагноза из-за врачебной ошибки.

Для более точной диагностики ученые под руководством Майкла Чана (Michael F. Chiang) из Орегонского университета науки и здоровья предложили использовать методы машинного обучения. Алгоритм, описанный в новой работе, основан на работе сверточной нейросети и обучен на 5511 изображениях сетчатки младенцев с разными диагнозами: нормальное развитие глаза, предшествующее плюс-болезни состояние и наличие плюс-болезни. Диагноз был поставлен на основе осмотра тремя независимыми экспертами-офтальмологами. Обученный алгоритм определял здоровый глаз с точностью до 94 процентов, а наличие плюс-болезни — в 98 процентах случаев.

Работу алгоритма затем сравнили с результатами диагностики восьми профессиональных офтальмологов, каждый из которых занимается изучением и лечением ретинопатии недоношенных более десяти лет: метод автоматической диагностики превзошел заключения шестерых из них.

Разработанный метод диагностики, по словам ученых, может помочь в более точном предупреждении слепоты среди недоношенных младенцев: полный автоматизм избавляет осмотр изображений сетчатки от субъективности и снижает вероятность появления ошибки до минимума.

Стоит отметить, что использование нейросетей для офтальмологической диагностики ранее уже неоднократно показывало свою эффективность: например, в 2016 году разработчики Google смогли автоматически диагностировать поражения сетчатки при диабете с точностью более 90 процентов. А совсем недавно сверточную нейросеть использовали для автоматической диагностики травм конечностей по рентгеновским снимкам.

Елизавета Ивтушок

Нашли опечатку? Выделите фрагмент и нажмите Ctrl+Enter.