Зрит в корень: искусственный интеллект научили выявлять риск инфаркта, инсульта и болезни Паркинсона по сетчатке

Сетчатка глаза — настоящее «окно» в здоровье человека, потому что это единственная часть тела, которая позволяет напрямую наблюдать, что происходит с сетью капилляров, то есть мельчайших кровеносных сосудов, пронизывающих весь организм. Поэтому, если у вас, к примеру, есть системное сердечно-сосудистое заболевание, затрагивающее каждый кровеносный сосуд вашего тела, такое, как гипертония, то изучая изображения сетчатки, вы можете прямо увидеть все нарушения.

Кроме того, сетчатка — это часть центральной нервной системы, похожая на ткани мозга, поэтому по состоянию сетчатки можно судить, есть ли патологические изменения в этой сфере.

Проблема в том, что интерпретировать ту информацию, которую можно получить с помощью анализа изображений сетчатки, очень трудно. Ученые из нескольких научных и медицинских центров Великобритании и США, статья которых опубликована в журнале Nature, решили поручить эту задачу искусственному интеллекту.

Для этого его натренировали, используя метод, аналогичный тому, который применялся  при обучении такого языкового алгоритма, как ChatGPT. Суть метода, который назвали RETFound, состоит в том, что ученые не анализировали отдельно каждое из имевшихся у них 1,6 миллиона изображений сетчатки, маркируя каждое из них как, к примеру, «нормальное» или «не нормальное». Вместо того, чтобы тратить на это время, ИИ просто продемонстрировали эти 1,6 фотографий, благодаря чему тот «понял», как, в среднем, выглядит сетчатка и каковы ее основные характерные черты.

Затем, чтобы научить ИИ, что такое болезнь, ему представили небольшую порцию маркированных изображений, например 100 фото сетчатки пациентов с болезнью Паркинсона и столько же фото сетчатки здоровых людей. Имея уже так много предварительной информации о сетчатке, алгоритм легко определяет признаки, связанные с болезнью.

Система уже отлично справляется с диагностикой офтальмологических заболеваний, таких, как диабетическая ретинопатия. Способность обученной модели оценивать риск системных болезней, таких, как инфаркт, сердечная недостаточность, инсульт, болезнь Паркинсона, пока ограничена, но все равно выше, чем у других моделей ИИ.