Исследователи Томского политеха совместно с учеными СибГМУ занимаются разработкой медицинской информационной системы для врачей-офтальмологов. В основе системы лежит нейросеть, которая может определять, анализировать и прогнозировать патологические процессы сетчатки у пациентов с диабетом, которые страдают от диабетической ретинопатии. Об этом сообщает пресс-служба вуза.
Обычные методы диагностики этого заболевания с помощью офтальмоскопии и цифровых фундус-камер проводятся врачами вручную, что осложняет выявление микроаневризмов, экссудатов, кровоизлияний, пролиферативных процессов и другого.
«Проведение исследования глазного дна является очень сложным и трудоемким процессом, выполняемым офтальмологами вручную. Результаты такого анализа всегда субъективны и зависят от опыта врача, из-за этого есть риск ошибки. Для объективной оценки состояния пациентов мы предлагаем использовать искусственный интеллект и машинное обучение. В частности, наш проект нацелен на разработку алгоритмов, которые объединят информацию анализа медицинских изображений, клинические показатели, а также данные о сопутствующих патологиях. Такой комплексный подход позволит строить вероятностные прогнозы исходов течения патологических процессов сетчатки на основе методов доказательной медицины и математического моделирования», — прокомментировала одна из авторов исследования, профессор отделения математики и математической физики ТПУ, доцент кафедры офтальмологии СибГМУ Екатерина Филиппова.
Обучать нейросеть будут с помощью общедоступных баз данных, где можно найти большую выборку изображений глазного дна, как с диабетической патологией, так и без нее. Также будут использоваться данные, которые содержат снимки глазного дна пациентов с различной степенью диабетической ретинопатии, размеченных по озвученным ранее патологическим изменениям сетчатки. На основе этой информации нейросеть будет учиться строить прогнозы по диагностике стадий заболевания и развития осложнений.
«Мы планируем построить собственные математические модели для описания и исследования характеристик патологии сетчатки пациентов с диабетом. Для этого будут созданы алгоритмы на языке Python, которые позволят в автоматизированном режиме производить обработку изображений глазного дна и строить динамический прогноз. Он будет опираться не только на данные, полученные в результате работы нашей нейросети, но и на клиническую картину в целом. К проекту планируется привлечь клинических врачей-офтальмологов, которые будут контролировать качество и достоверность итоговых данных», — отметила Филиппова.
