Учёные определят, есть ли у вас заболевание по снимкам глаз

С каждым годом использование в науке искусственного интеллекта, машинного обучения, различных сложных терминов только растёт. Вроде кажется, что нейросети и ИИ это баловство, но читая очередной раз новости можно убедиться, что чуть ли не в каждой научной работе фигурирует искусственный интеллект.

Это даже может дойти до того, что одни специалисты потихоньку будут либо отбирать, либо добавлять работы другим специалистам. Зависит как пойдёт дело. Как вот исследователи из Уральского федерального университета, придумали улучшили метод по диагностики заболевания глаз так, что теперь можно определить есть ли у вас какие-то неврологические расстройства. И вот сиди гадай, психологи озолотятся или будут без работы.

В чём суть разработки УрФУ?

Как это работает?

Работа нового метода заключается в использовании электроретинограммы (ЭРГ). По простому, при ЭРГ на глаз направляют свет, сетчатка глаза «реагирует» на вспышки света, и фиксируются электрические сигналы. В офтальмологии ЭРГ уже давно применяют для диагностики заболеваний сетчатки: дистрофий, травм, нарушений функций фоторецепторов.

Но важное новшество в том, что учёные взяли не просто снимки, а временные ряды сигналов, то есть изменения электрического ответа во времени, и обработали их при помощи алгоритмов машинного обучения.

Обычно подобные системы работают без дополнительных разъяснений, дали на вход снимок или сигнал — получили диагноз. Но здесь использован подход explainable AI — «объясняющий ИИ».

Внутренний алгоритм не только даёт вывод и что за заболевание, но и указывает какие именно участки сигнала (например, a- и b-волны, осцилляторные компоненты) повлияли на выбор. Это важно: врач может увидеть как к этому пришла машина и решить, стоит ли доверять результату и назначать дальнейшие обследования.

Как обучили новую модель?

Исследователи обучали модель на базе данных, собранных международной группой во главе с профессором П. Констеблем из Университета Флиндерса (Австралия). В эту базу данных вошли сигналы как от здоровых людей, так и пациентов с разными заболеваниями. На основе этих данных были протестированы четыре алгоритма классификации временных рядов.

Затем применили библиотеку SHAP (основанную на теории игр) для того, чтобы оценивать вклад каждой сегмента сигнала в итоговое решение.

И важно отметить, что алгоритмы, которые выбрали исследователи, проще по вычислительной нагрузке, чем глубокие нейросети. Это означает, что не потребуется суперкомпьютеров, и их можно будет внедрить даже в обычных клиниках.

В результате модель может предварительно оценивать вероятность наличия:

• Заболеваний сетчатки (например, дистрофии)
• СДВГ (синдром дефицита внимания и гиперактивности)
• Нейродегенеративных заболеваний вроде болезни Паркинсона.

То есть показателям сетчатки удаётся не просто фиксировать локальные глазные проблемы, но и показать признаки, связанные с нарушениями работы мозга.

Важность метода российских специалистов

Начнём с простого. Этот метод очень нужен для ускорения и упрощения выявления заболеваний у людей. Даже заболевание Паркинсона за последние 25 лет начало встречаться чаще вдвое. И это только одно заболевание, в целом статистика невралгических заболеваний только растёт.

Нынешние методы могут затянуть диагностирование, более трудоёмкое для специалиста. Посветили в глаза, прогнали через компьютер и всё, результат исследования уже есть.

Плюсом к этому, метод достаточно доступный. Хоть в любой клинике может появиться и не нужно будет больших вложений. Да и врачей не нужно будет переучивать, всё-таки новый алгоритм это помощник, а не замена персоналу. Так что, может даже шанс ошибки человека может упасть. Врач недоглядел, а компьютер подсказал.

Что будет дальше?

В целом, новый метод планируют адаптировать и под другие глазные заболевания, например, глаукома. Да и вдруг можно будет определять психические расстройства по глазам. Нужно будет повысить точность работы, чтобы можно было выявлять заболевания на ранней стадии.

Плюсом, стоит набраться опыта на практике. Пока на словах то звучит всё хорошо, но как всё будет на практике непонятно. Ну и отшлифовать шероховатости, сделать интерфейс поудобнее, улучшить подачу информации врачу и многое другое.

Так что, вроде искусственный интеллект или нейросети кажутся очередной неоправданной штукой, которая излишне привлекает внимание, особенно новостями о ней со всех сторон, но на практике это очень классная вещь для специалистов. Хоть от рака поможет вылечить, хоть врачу подскажет что с пациентом.