«Мы создали описанный и размеченный датасет снимков оптической когерентной томографии. Снимки собирали на протяжении нескольких лет в екатеринбургской офтальмологической клинике. Набор данных состоит из записей ОКТ пациентов с такими патологиями, как возрастная макулярная дегенерация, диабетический макулярный отек, изменения эпиретинальной мембраны, окклюзия артерий или вен сетчатки, заболевание витреомакулярного интерфейса. Это первый датасет ОКТ-снимков в мире с таким количеством болезней. Мы надеемся, что он поможет построить систему поддержки принятия решений более качественно и точно, а другие исследователи будут использовать нашу базу данных для построения более сложных сетей», — рассказывает доцент кафедры информационных технологий и систем управления УрФУ Василий Борисов.
«Вначале надо было научить нейросети выделять базовые особенности изображения, то есть регулярные признаки. Затем мы уточнили результат работы нейронной сети для конкретных классов заболеваний, показывая уже нужные примеры. В итоге нейросети смогли определять по снимкам распространенные и не очень заболевания. К примеру, по возрастной макулярной дегенерации мы получили высокую точность диагноза — 97 %. По окклюзии вен сетчатки — 60–65%. Процент точности определяется в том числе распространенностью заболевания — чем больше кейсов для обучения нейросети, тем выше процент точности диагноза. Над этим мы продолжим работать. Постараемся расширить базу данных в отношении редких заболеваний, включая наследственную дистрофию сетчатки глаз, ретинопатию недоношенных и другие состояния, угрожающие зрению», — объясняет Василий Борисов.
«Обученная нейросеть может быть хорошим помощником для более быстрой постановки диагноза и определения показаний к старту лечения заболевания. Но главное — она может быть полезна в условиях надвигающегося дефицита кадров. Поясню: томографы есть и в частных, и в государственных клиниках. К примеру, в Екатеринбурге их примерно один на 100 тыс. жителей. Но работать со снимками и понимать, что на них, может небольшое количество офтальмологов, специализирующихся на заболевании сетчатки глаза. Даже в Екатеринбурге наблюдается дефицит таких специалистов. Кроме того, оптический когерентный томограф — это компактное устройство, которое может перемещаться по удаленным районам страны для проведения скрининга населения и отбора пациентов на углубленную диагностику у узких специалистов в офтальмологии», — поясняет Анастасия Никифорова.
«Конечно, вести пациента будет врач, но нейросеть может помочь быстрее заподозрить опасный диагноз и организовать быструю маршрутизацию пациента в частную или государственную специлизированную клинику, что впоследствии поможет сохранить максимальное качество зрения и жизни пациента, — добавляет Анастасия Никифорова. — Идеальный вариант — если в томографы будет „вшито“ программное обеспечение, которое подскажет, что на 100 из 10 тыс. снимков, выполняющихся за одно исследование, есть проблема, на которую стоит обратить внимание и существует высокая вероятность какого-то заболевания. Мы стремимся к этому».