APJO: Сканирование сетчатки поможет оценить сердечно-сосудистый риск

Фундус-фотография позволяет увидеть сетчатку в задней части глаза. Благодаря этому искусственный интеллект может находить биомаркеры системных заболеваний.

В статье, опубликованной в Asia-Pacific Journal of Ophthalmology, рассматривается, как искусственный интеллект может изменить офтальмологию.

Эту работу написали Лама Аль-Асвад, Ирен Хайнц Гивен и Джон Ла Порте Гивен из Института глазных болезней Шей. В исследовании участвовали учёные из Пенсильванского инженерного института, Пенсильванского медицинского института, глазного центра Келлога при Мичиганском университете, глазной больницы Святого Иоанна в Иерусалиме и медицинского колледжа Кёнсанского национального университета в Корее.

Если есть достаточно качественных фундус-изображений, то системы искусственного интеллекта могут выявить повышенный уровень HbA1c — важный маркер высокого уровня сахара в крови. Традиционно его определяют при заборе крови: это указывает на риск развития диабета и сердечно-сосудистых заболеваний. Этот процесс опирается на окуломику — изучение глазных биомаркеров для оценки здоровья организма.

В своей рукописи команда из нескольких институтов исследует потенциал окуломики. Это исследование может улучшить системное здоровье через уход за глазами с помощью искусственного интеллекта.

Предварительные результаты пилотного исследования подтверждают это ь обсуждение. В ходе него модели искусственного интеллекта обучались прогнозировать уровень HbA1c на основе изображений глазного дна. Учитывались различные факторы: размер и архитектура модели ИИ, наличие диабета, а также демографические характеристики пациента (возраст и пол).

Необъективные обучающие выборки, например пул пожилых пациентов, могут ухудшить работу окулометрической модели. Поэтому важно разработать надёжные модели ИИ для оценки сердечно-сосудистых рисков и развивать технологии окуломики.

С помощью искусственного интеллекта мы анализируем изображения сетчатки глаза и оцениваем сердечно-сосудистый риск. Этот метод позволит выявлять людей, подверженных риску, и менять подход к лечению хронических заболеваний, таких как диабет. Мы сосредоточились на практическом применении этой технологии и разрабатываем более персонализированные и профилактические решения в области здравоохранения.

Кук Джин Джанг из Центра PRECISE при Университете Пенсильвании говорит, что, несмотря на перспективы, клиницистам и исследователям нужно ответственно разрабатывать и применять новые технологии — это пойдёт на пользу пациентам.

Сотрудничество помогает нам понять, как ответственно использовать новую технологию для помощи пациентам. Это результат совместной работы врачей и инженеров над созданием ответственного искусственного интеллекта для ухода за пациентами, — говорит Джошуа Онг, врач-резидент Мичиганского университета и сотрудник Центра PRECISE.

Директор центра PRECISE Инсуп Ли, профессор компьютерных и информационных наук Сесилия Фитлер Мур в Пенсильванском инженерном институте, говорит, что это сотрудничество показывает стремление развивать здравоохранение с помощью инновационных приложений ИИ.

Вместе мы сможем лучше заботиться о пациентах и решать проблемы со здоровьем в долгосрочной перспективе.

04.10.2024