Разработка специалистов Уральского федерального университета получила патентную защиту – это способ диагностики, основанный на использовании искусственного интеллекта. Предлагаемый метод призван облегчить офтальмологам постановку диагноза по результатам электроретинографии (ЭРГ). Благодаря ему врачи смогут с большей точностью и уверенностью выявлять заболевания, такие как глаукома, диабетическая ретинопатия и дистрофия сетчатки глаза, а также прогнозировать возможное прогрессирование патологий, что позволит проводить более своевременное и результативное лечение, утверждают авторы разработки. Метод был протестирован на основе данных пациентов из клиник и запатентовали. Работа была поддержана Министерством науки и высшего образования Российской Федерации в рамках проведения Десятилетия науки и технологий.
«Предложенный алгоритм предназначен для углубленного анализа электроретинограмм у взрослых пациентов. Он позволяет анализировать изображения и определять заболевания, характеризующиеся повреждениями сосудистой системы сетчатки, включая колбочковые, палочковые и колбочко-палочковые дистрофии, диабетическую ретинопатию и возрастную макулярную дегенерацию, — как пояснил соавтор разработки, доцент учебно-научного центра «Искусственный интеллект» Михаил Ронкин.
Электроретинография – не самый популярный метод диагностики в клиниках. Это исследование, в ходе которого фиксируется реакция сетчатки глаза на световые импульсы в виде электрического сигнала. Специальное оборудование регистрирует этот сигнал и формирует на его основе график. По полученному рисунку врачи устанавливают диагноз. ЭРГ представляет собой ценный инструмент для анализа глаза с анатомической точки зрения. Тем не менее, графики, получаемые при проведении ЭРГ, достаточно сложны, а признаки заболеваний могут быть недостаточно четкими (иногда точность не превышает 60%), что затрудняет диагностику. Разработанная исследователями УрФУ методика позволяет повысить точность графиков до 91%. Алгоритм обрабатывает изображения ЭРГ с использованием нескольких подходов: устраняет помехи, вызванные движением глаз, стандартизирует данные, преобразуя их в вейвлет-скалограммы, доступные для встроенного искусственного интеллекта, и распознает десятки признаков заболеваний благодаря своей базе данных. В результате формируются изображения с высокой степенью детализации, на основании которых врач может установить диагноз и определить дальнейшую тактику лечения.
«В медицинских учреждениях чаще используются фундус-камеры, предназначенные для получения изображений глазного дна. Работа с ними более удобна, однако с их помощью нельзя выявить многие заболевания. Такие снимки позволяют лишь предположить наличие проблемы и направить пациента на дальнейшую диагностику. По словам Михаила Ронкина, электроретинография в стандартной конфигурации способна обнаруживать не менее десяти распространенных патологий.
В настоящее время разработчики работают над созданием программного обеспечения, которое впоследствии будет адаптировано для использования с российским и зарубежным оборудованием. Кроме того, специалисты проводят переговоры о внедрении данной технологии в местные медицинские учреждения.
«Мы стремимся испытать нашу методику в реальных условиях, однако на данный момент она находится на стадии теоретических разработок. Кроме того, мы сотрудничаем с ведущими экспертами из Австралии и Германии, которые занимаются развитием технологии ЭРГ в своих странах и разрабатывают международные стандарты работы с ЭРГ-сигналами», — сообщает Михаил Ронкин.