Последние три года нейросети активно вторгаются в медицину. Судя по всему, недалек тот час, когда роботы будут сами ставить диагнозы пациенту – и делать это гораздо точнее человека. Новый рубеж – это диагностика сверточной нейросетью так называемой ретинопатией недоношенных. Статья исследователей из Университета штата Орегон опубликована в журнале JAMA Ophtalmology.
Ежегодно в России почти 10% детей рождаются недоношенными (более 125 тысяч). Из них более 20% страдают врожденным заболеванием глаз — ретинопатией. Основная проблема состояла в том, чтобы выявить заболевание уже в первый месяц жизни ребенка, потому что потом будет поздно. Важно не только точно диагностировать ретинопатию по объективным признакам (толщина сосудов, угол между ними), но и предсказывать её развитие: ведь в значительном количестве случаев на первой-второй стадии заболевания не требуется даже медикаментозная терапия, организм сам справляется с дефектом и наблюдается регресс. Однако в остальных случаях заболевание развивается стремительно. И если не провести специальную лазерную операцию позднее 6–8 недель жизни, ребенок может ослепнуть.
Как и во многих других случаях диагностики по изображению, группа специалистов во главе с Майклом Чаном прибегла к помощи свёрточной нейросети, которая обучалась на 5511 снимках глазного дна трёх типов маленьких пациентов: здоровое глазное дно, состояние, предшествующее заболеванию (первая-вторая стадия, которая проходить сама) и состояние заболевания (plus disease).
После тренировки нейросеть могла определить состояние здоровой сетчатки почти в 94 процентах случаев, а наличие заболевание – в 98 процентах.
Текст: Алексей Паевский
Automated Diagnosis of Plus Disease in Retinopathy of Prematurity Using Deep Convolutional Neural Networks
James M. Brown, PhD; J. Peter Campbell, MD, MPH; Andrew Beers, BA; et al
JAMA Ophthalmol. Published online May 2, 2018. doi:10.1001/jamaophthalmol.2018.1934
Читайте материалы нашего сайта в Facebook, ВКонтакте, Яндекс-Дзен и канале в Telegram, а также следите за новыми картинками дня в Instagram.
