Специалисты центра «Искусственный интеллект» УрФУ предложили новый метод анализа снимков электроретинограммы. Он предполагает использование методов классификации временных рядов, основанных на технологиях искусственного интеллекта. Применение этих методов позволяет просто и недорого диагностировать не только заболевания сетчатки глаз (например, дистрофию), но и неврологические расстройства (СДВГ, РАС, болезнь Паркинсона). Как полагают ученые, внедрение результатов исследования в клиниках поможет ускорить диагностику и снизить нагрузку на врачей. Описание методики ученые опубликовали в журнале Bioengineering.
«Мы разработали алгоритм на основе методов классификации временных рядов, который анализирует сигналы световой электроретинограммы — неинвазивного функционального теста сетчатки глаза. Оказалось, что по этим сигналам можно выявлять не только патологии зрения, но и признаки нарушений нейроразвития, таких как аутизм или СДВГ, а также нейродегенеративных заболеваний вроде болезни Паркинсона. Важно, что наш подход не ограничивается простым "да/нет" — алгоритм с помощью технологии explainable AI показывает, какие именно участки сигнала повлияли на решение: например, a- и b-волны или осцилляторные потенциалы», — объясняет суть работы доцент центра «Искусственный интеллект» УрФУ Василий Борисов.
Как поясняют исследователи, такой подход позволяет врачу понять логику работы модели, обратить внимание на значимые фрагменты кривой и принять решение о необходимости дальнейшего обследования. Таким образом искусственный интеллект не заменяет специалиста, а предоставляет ему инструмент для принятия более точного решения.
Алгоритм отработан на базе данных реальных людей — с заболеваниями и без, — которую собрала международная группа ученых под руководством профессора Университета Флиндерса (Австралия) Пола Констебля. На основе этих данных специалисты обучили четыре метода, а затем использовали специальную библиотеку SHAP (в основе нее лежит теория игр для определения вклада каждой функции в предсказания модели), позволяющую объяснить предсказания алгоритмов машинного обучения и выявить лучший подход в постановке диагноза.
«Это не первая попытка построения систем поддержки принятия врачебных решений на основе сигналов электроретинограмм, но обычно используют нейронные сети, которые вычислительно более сложные, требуют гораздо больше данных. Наши алгоритмы вычислительно проще, соответственно, работают быстрее, и у них меньше требований к железу. И, по сути, алгоритмы помогут достаточно дешевым и простым способом, но при этом с хорошей точностью предварительно проверять и определять вероятность заболеваний», — констатирует доцент центра «Искусственный интеллект» УрФУ Михаил Ронкин.
В планах исследователей — доработать алгоритмы для распознавания таких заболеваний сетчатки, как врожденная куриная слепота, глаукома, а также других нейродегенеративных расстройств.
Отметим, исследование проводилось в рамках выполнения работ по программе развития «Приоритет-2030» при поддержке Минобрнауки России в рамках Десятилетия науки и технологий.
Справка
Электроретинография — это метод исследования, при котором регистрируют электрические ответы сетчатки глаза на световые стимулы. Он позволяет оценить, как работают фоторецепторы и клетки внутренней сетчатки. Диагностика с помощью ЭРГ дает возможность выявить различные заболевания, включая наследственные и приобретенные патологии, такие как пигментный ретинит, макулодистрофия и отслойка сетчатки. В офтальмологии ЭРГ используют для диагностики наследственных дистрофий сетчатки, глаукомы, а также для оценки состояния глаз при травмах или перед операциями.
По данным Global Burden of Disease (исследование 2021 года), 3,4 млрд человек в мире живут с тем или иным неврологическим заболеванием. 11,1 млн смертей в год связаны с неврологическими расстройствами. К примеру, болезнь Паркинсона — заболевание головного мозга, которое затрудняет двигательную активность и вызывает психические нарушения, расстройства сна, боли и другие проблемы со здоровьем. По данным Всемирной организации здравоохранения, за последние 25 лет распространенность болезни Паркинсона выросла вдвое. В 2019 г. численность лиц, страдающих болезнью Паркинсона, оценивалась на уровне свыше 8,5 млн человек. Тогда же болезнь Паркинсона привела к утрате 5,8 млн лет жизни, скорректированных на инвалидность, что на 81% больше, чем в 2000 г., и стала причиной смерти 329 тыс. человек (рост на 100% по сравнению с 2000 г.).
Расстройство аутистического спектра (РАС) — это расстройство психического развития, характеризующееся особенностями в социальном взаимодействии, коммуникации и наличием ограниченных или повторяющихся моделей поведения. По данным Министерства здравоохранения РФ, приблизительно 1% детей в России имеет диагноз РАС. Данное расстройство может представлять опасность в плане частых сопутствующих состояний, таких как нарушения пищеварения, нарушения сна, двигательная дисфункция или интеллектуальная недостаточность.
Информация предоставлена Отделом научных коммуникаций УрФУ
Источник фото: ru.123rf.com
