Глаз расскажет о здоровье: в России создали ИИ для анализа глазного дна
Российские ученые разработали систему, которая анализирует снимок глазного дна и оценивает вероятность сразу 15 заболеваний, от глаукомы о гипертонии и СПИДа. Разработка призвана существенно повысить качество диагностики.
Глаза – это не только зеркало души, но и бесценный источник информации о здоровье человека. На простых снимках сетчатки и радужки можно увидеть изменения, связанные с состоянием сосудов и работой самых разных систем организма. Именно на этом принципе построена новая разработка исследователей Сколтеха – концерна ИИ «Z-union», а также лаборатории «Sber AI Lab».
Созданная российскими специалистами система использует компьютерное зрение. По фотографии глазного дна алгоритм для 15 заболеваний и патологических состояний человека оценивает вероятность наличия их у пациента. В список вошли офтальмологические заболевания, в том числе глаукома, катаракта и диабетическая ретинопатия. ИИ также ищет изменения, связанные с гипертонией, атеросклерозом, красной волчанкой и СПИДом.
Что видит нейросеть?
Для обучения модели исследователи собрали, разметили и обезличили более 20 тысяч снимков глазного дна разных людей. В выборку вошли 12 тысяч изображений из открытых источников и около 8,35 тысяч собственных клинических снимков.
Чтобы усложнить задачу, ученые специально добавили редкие патологические случаи. Это важный момент для медицинского ИИ. Обычная фотография здорового глаза для обучения мало чем поможет системе научиться распознавать редкое заболевание. Алгоритму нужно показать достаточно примеров, чтобы он мог обнаружить закономерности, которые человеку не всегда заметны.
В результате модель научилась оценивать вероятность каждого из 15 состояний по одному изображению. Точность на использованных данных, которую исследователи оценивали с помощью показателя ROC AUC, достигла 0,997 (1,0 – это максимально возможный результат). Разработке еще предстоит пройти полноценную клиническую проверку на больших выборках пациентов.
От зрения – к общему здоровью
Самое интересное в этом проекте – это возможность изменить сам подход к медицинской диагностике, делая ее более точной, быстрой и качественной. Это самым лучшим образом поможет и врачу, и пациенту.
Человек может прийти к офтальмологу, допустим, с жалобой на ухудшение зрения. Врач сделает снимок глазного дна и выявит заболевание на начальной стадии, о котором пациент даже не подозревает. Потому что сетчатка отражает изменения, происходящие во всем организме. В итоге пациент получит не только рекомендации по дальнейшему лечению того, с чем он пришел, но и направление на более детальное обследование организма.
По словам соавтора работы, научного сотрудника Центра био- и медицинских технологий Сколтеха Юлии Сараны, исследователи надеются, что неинвазивный подход в сочетании с существующими методами диагностики позволит выявлять серьезные заболевания на более ранних стадиях, своевременно начинать лечение и в итоге повышать качество жизни.
Медицинский ИИ на практике
Если говорить в целом, то в России активно формируется направление компьютерного анализа изображений глазного дна. Так, в 2023 году в Сеченовском университете представили систему RetinAIcheck, предназначенную для анализа снимков глазного дна и выявления гипертонической ретинопатии. В июне 2026 года платформа получила регистрационное удостоверение Росздравнадзора.
Подобные технологии могут стать особенно полезными там, где требуется предварительный скрининг большого количества людей. ИИ может быстро просматривать изображения, сортировать их по степени риска, а специалисты уже будут принимать окончательное решение.
Тесты на практике
Следующий шаг – за клинической проверкой на больших выборках пациентов. Необходимо проверить работу алгоритма на больших и разнообразных группах людей, в том числе в условиях обычной поликлиники.
Если такие системы пройдут клиническую проверку и будут внедряться в медицинскую практику, компьютерное зрение сможет постепенно превращаться из экспериментальной технологии в обычный рабочий инструмент врача. А значит, ИИ будет помогать не тогда, когда болезнь заявила о себе во всей полноте, а на этапе, когда у человека еще остается больше возможностей начать лечение и принять меры, чтобы сохранить здоровье.
