Специалисты центра «Искусственный интеллект» УрФУ разработали новый подход к анализу электроретинограмм. Он основан на использовании технологий искусственного интеллекта для классификации временных рядов. Благодаря применению этих методов, диагностика заболеваний сетчатки глаза (таких как дистрофия) и неврологических расстройств (СДВГ, РАС, болезнь Паркинсона) становится более простой и экономичной. По мнению исследователей, внедрение результатов исследования в клиническую практику позволит ускорить диагностику и уменьшить нагрузку на медицинский персонал. Описание методики ученые опубликовали в журнале Bioengineering.
«Для анализа сигналов световой электроретинограммы – неинвазивного функционального исследования сетчатки глаза – был разработан алгоритм, основанный на методах классификации временных рядов. Исследования показали, что по этим сигналам возможно не только диагностировать заболевания зрения, но и выявлять признаки нарушений нейроразвития, например, аутизм или СДВГ, а также нейродегенеративные заболевания, такие как болезнь Паркинсона. Отмечается, что разработанный подход не сводится к простому определению наличия или отсутствия патологии: алгоритм, используя технологию explainable AI, демонстрирует, какие именно фрагменты сигнала послужили основой для принятого решения, в частности, a- и b-волны или осцилляторные потенциалы», — рассказывает доцент центра «Искусственный интеллект» УрФУ Василий Борисов.
По мнению исследователей, данный метод позволяет врачу разобраться в принципах функционирования модели, обратить внимание на ключевые участки кривой и определить, требуется ли дополнительное обследование. Следовательно, искусственный интеллект не заменяет специалиста, а предлагает ему средство для принятия более обоснованного решения.
Алгоритм был разработан с использованием базы данных, содержащей информацию о людях, как имеющих заболевания, так и здоровых. Эта база собрана международной группой ученых под руководством профессора Пола Констебля из Университета Флиндерса (Австралия). Специалисты использовали четыре различных метода, обученные на этих данных, и применили библиотеку SHAP, основанную на теории игр для оценки влияния каждого фактора на результаты модели. Это позволило объяснить работу алгоритмов машинного обучения и определить наиболее эффективный способ постановки диагноза.
«Михаил Ронкин, доцент центра «Искусственный интеллект» УрФУ, отмечает, что это не первая попытка разработки систем поддержки принятия врачебных решений с использованием данных электроретинограмм. Однако, как правило, для этих целей применяются нейронные сети, которые требуют значительных вычислительных ресурсов и большого объема информации. Предложенные ими алгоритмы отличаются простотой вычислений, что обеспечивает более высокую скорость работы и сниженные требования к аппаратному обеспечению. Таким образом, алгоритмы позволяют достаточно доступным и простым способом, сохраняя при этом высокую точность, проводить предварительную проверку и определять вероятность заболеваний.
Ученые намерены усовершенствовать алгоритмы, предназначенные для выявления заболеваний сетчатки, включая врожденную куриную слепоту, глаукому и другие нейродегенеративные состояния.
Данное исследование было осуществлено в соответствии с программой развития «Приоритет-2030» при содействии Министерства науки и высшего образования Российской Федерации и в рамках проведения Десятилетия науки и технологий.
Справка
Электроретинография – это метод исследования, позволяющий зафиксировать электрические реакции сетчатки глаза в ответ на воздействие света. Он дает возможность оценить функциональность фоторецепторов и клеток внутренней сетчатки. Диагностика с помощью ЭРГ позволяет выявить широкий спектр заболеваний, как наследственных, так и приобретенных, включая пигментный ретинит, макулодистрофию и отслоение сетчатки. В офтальмологии ЭРГ применяется для диагностики наследственных дистрофий сетчатки, глаукомы, а также для оценки состояния глаз при травмах или перед хирургическими вмешательствами.
Согласно исследованию Global Burden of Disease (2021 год), неврологическим заболеванием страдает 3,4 миллиарда человек во всем мире. Ежегодно 11,1 миллиона смертей обусловлены неврологическими расстройствами. Например, болезнь Паркинсона – это патология головного мозга, которая осложняет двигательную функцию и вызывает психические расстройства, нарушения сна, боли и другие неблагоприятные последствия для здоровья. По сведениям Всемирной организации здравоохранения, за последние 25 лет заболеваемость болезнью Паркинсона увеличилась вдвое. В 2019 году количество людей, живущих с болезнью Паркинсона, превышало 8,5 миллиона. В тот же период болезнь Паркинсона привела к потере 5,8 миллиона лет здоровой жизни, скорректированных на инвалидность, что на 81% превышает показатель за 2000 год, и стала причиной смерти 329 тысяч человек (увеличение на 100% по сравнению с 2000 годом.).
Расстройство аутистического спектра (РАС) – это нарушение развития психики, которое проявляется в специфических особенностях социального взаимодействия, коммуникации и наличии ограниченных или повторяющихся поведенческих паттернов. Согласно информации Министерства здравоохранения Российской Федерации, у около 1% детей в России диагностировано РАС. Это расстройство может быть связано с рядом сопутствующих проблем, включая нарушения пищеварения, проблемы со сном, двигательные нарушения или интеллектуальные трудности.
Материалы подготовлены Отделом научных коммуникаций УрФУ