Учёные из Королевского колледжа Лондона разработали инновационную модель искусственного интеллекта, способную предсказать вероятность развития диабетической ретинопатии – серьёзного осложнения диабета, угрожающего зрению. Эта технология позволяет оценить риски на срок до трёх лет, что открывает новые возможности для своевременной диагностики и профилактики.
Для обучения модели использовалось свыше 1,2 миллиона снимков сетчатки пациентов, находящихся под наблюдением Национальной службы здравоохранения. Разработка призвана помочь врачам точнее определять, кому требуется регулярный контроль, а кому можно реже проходить обследования, что позволит оптимизировать ресурсы здравоохранения и предотвратить потерю зрения.
Опубликованные в журнале Communications Medicine результаты исследования свидетельствуют о значительном прогрессе в применении ИИ в медицинской практике. Кроме того, предложенный подход может повысить эффективность Программы скрининга диабетических заболеваний глаз NHS (DESP), охватывающей ежегодно свыше 3,2 миллиона жителей Англии. На её проведение выделяются значительные финансовые средства, превышающие 85 миллионов фунтов стерлингов.
Специалисты Королевского колледжа разработали свою систему на основе анонимных данных более 100 000 человек, страдающих диабетом, проживающих в юго-восточной части Лондона. В процессе работы было проанализировано свыше миллиона снимков глаз, полученных в ходе стандартных медицинских обследований.
Для проверки точности алгоритма использовался независимый массив данных, включающий около 70 000 изображений, предоставленных исследовательским центром INSIGHT. Это позволило убедиться в надёжности модели при работе с различными группами пациентов.
Искусственный интеллект выявляет малозаметные изменения на снимках сетчатки, которые могут остаться незамеченными при обычном осмотре, но указывают на риск развития тяжёлых форм диабетической ретинопатии в ближайшие несколько лет. Подобная степень точности недоступна для традиционных методов скрининга NHS.
В случае внедрения технологии искусственного интеллекта, система медицинского мониторинга может стать более персонализированной. Например, пациенты с низким риском ухудшения зрения смогут проходить обследования реже – раз в два-три года, тогда как те, кто находится в группе повышенной опасности, получат возможность оперативного осмотра и раннего лечения.
Профессор Христос Бергелес также подчеркнул значимость исследования, отметив, что внедрение ИИ в программы скрининга диабетической ретинопатии не только повысит их эффективность, но и позволит предотвратить множество случаев слепоты. Он отметил, что такой подход несёт большие социальные и экономические перспективы.