Прорывная модель искусственного интеллекта RETFound революционизирует диагностику здоровья по изображениям сетчатки глаза
Ученые представили RETFound - инновационный инструмент искусственного интеллекта (ИИ), способный диагностировать и прогнозировать риск развития различных заболеваний на основе анализа изображений сетчатки глаза. Эта новаторская технология позволяет оценить широкий спектр заболеваний, от глазных болезней до сердечной недостаточности и даже болезни Паркинсона, предлагая неинвазивные и эффективные средства раннего выявления.
Отличительной особенностью RETFound от предыдущих диагностических инструментов на основе искусственного интеллекта является использование самоконтролируемого обучения. В отличие от традиционных методов, требующих больших затрат времени и средств на ручную маркировку огромного массива изображений сетчатки, в RETFound используется методика, схожая с обучением больших языковых моделей типа ChatGPT. Благодаря такому подходу модель искусственного интеллекта учится предсказывать недостающие фрагменты изображений сетчатки, по сути, постигая тонкости анатомии сетчатки на миллионах немаркированных изображений.
Доктор Пирс Кин (Pearse Keane), офтальмолог из Moorfields Eye Hospital NHS Foundation Trust в Лондоне и соавтор исследования, опубликованного в журнале , объясняет, что сетчатка глаза человека может дать важнейшее представление о его общем состоянии здоровья. Сетчатка уникальна тем, что позволяет непосредственно наблюдать капиллярную сеть, мельчайшие кровеносные сосуды, что может выявить системные сердечно-сосудистые заболевания, такие как гипертония. Кроме того, сетчатка имеет сходство с центральной нервной системой, что делает ее ценным ресурсом для оценки состояния нервной ткани.
После предварительного обучения RETFound на обширном наборе данных немаркированных изображений сетчатки исследователи ввели небольшое количество маркированных изображений, связанных с конкретными заболеваниями, например, болезнью Паркинсона. Используя полученные ранее знания, RETFound эффективно научился определять особенности сетчатки, связанные с различными заболеваниями. Такой подход избавляет исследователей от необходимости вручную накладывать метки, что является существенным препятствием.
Результаты работы RETFound по выявлению глазных заболеваний, в том числе диабетической ретинопатии, оказались весьма впечатляющими — от 0,822 до 0,943 балла по шкале, где 1 соответствует идеальной модели. При прогнозировании риска развития системных заболеваний, таких как инфаркт, сердечная недостаточность, инсульт и болезнь Паркинсона, модель показала многообещающие результаты, превзойдя показатели других моделей ИИ.
Более того, RETFound представляет собой одно из немногих успешных применений фундаментных моделей в области медицинской визуализации. В настоящее время модель находится в открытом доступе, и есть надежда, что медицинские специалисты во всем мире будут адаптировать и обучать ее для своих конкретных групп пациентов и клинических условий.
Несмотря на то, что этот прорыв обладает огромным потенциалом для улучшения здравоохранения, эксперты подчеркивают важность этичного и безопасного использования. Прозрачное информирование об ограничениях RETFound имеет решающее значение для обеспечения его использования в качестве ценного общественного достояния без непредвиденных последствий.
Поскольку RETFound открывает путь к более доступному и точному выявлению заболеваний, исследователи с нетерпением ждут возможности его применения в других сложных методах медицинской визуализации, что может произвести революцию во всей области медицинской диагностики.