Взорный характер: в России создали виртуального офтальмолога
Сможет ли такая программа помочь специалистам и будет ли она востребована
0
В России создали программу, способную определять глазные заболевания по снимкам, сделанным с помощью прибора, которым пользуются врачи для детекции дефектов зрения, рассказали «Известиям» разработчики. Полученные изображения загружаются в ПО, где искусственный интеллект анализирует их и выдает предположительный диагноз. Сейчас нейросеть умеет выделять такие патологии, как катаракта, глаукома, миопия и возрастная макулодистрофия. Эксперты считают решение перспективным, но требующим доработки — в частности, для его использования офтальмологами нужно, чтобы оно определяло больше заболеваний.
ИИ-распознавание болезней глаз
Программисты научили нейросеть распознавать дефекты зрения, рассказали «Известиям» представители Донского государственного технического университета. По словам авторов, уже полностью готов сам софт, написанный на языке Python.
— Алгоритм работает следующим образом: врач загружает снимок, сделанный фундус-камерой (прибор, способный фотографировать как передний отрезок глаза, так и глазное дно. — «Известия»), в приложения для Windows. Далее искусственный интеллект в течение двух-трех секунд анализирует его, после чего программа выдает предварительный диагноз, — рассказал автор проекта Михаил Шурдук.
Софт разработан для персональных компьютеров с операционной системой Windows. Другие ОС, такие как Linux и macOS, сейчас не поддерживаются.
Созданная программистами нейросеть обучена на более чем 3 тыс. снимков, сделанных с помощью фундус-камеры. В настоящий момент ИИ умеет определять такие виды заболеваний, как катаракта, глаукома, миопия и возрастная макулодистрофия.
Авторы алгоритма утверждают, что точность распознавания снимков составляет до 95%. ИИ построен на архитектуре VGG-19 — эти библиотеки программисты используют для обучения нейронных сетей для работы с изображениями.
Далее разработчики планируют улучшать функциональность ПО. Для этого они продолжат обучать ИИ на других снимках с подтвержденными диагнозами, чтобы нейросеть смогла распознавать аналогичные случаи еще точнее. Кроме того, авторы алгоритма намерены расширить и список распознаваемых заболеваний, а также обеспечить возможность хранения уже существующих изображений в программе.
В настоящее время софт находится в стадии бета-версии, конкретные сроки выхода полноценной версии программы не называются.
Будет ли софт популярен у офтальмологов
Интеграция искусственного интеллекта и фундус-камеры выглядит очень перспективной, рассказала врач-офтальмолог группы компаний BestDoctor Татьяна Крюкова.
— Но пока что заявленный список патологий, которые способно распознавать устройство, достаточно ограничен. Тем не менее имеется огромный потенциал для дальнейшего развития: например, разработка может облегчить проведение врачом дифференциальной диагностики и постановку диагноза, — отметила специалист.
Также софт наверняка будут использовать молодые специалисты, которые хотели бы дополнительно убедиться в правильности поставленного диагноза, заключила врач.
— Технологии, которые без ущерба для пациента ускоряют рутинные процессы и помогают врачам в работе и принятии решений, всё глубже проникают в медицину. Они не заменят специалиста, но помогут эффективно использовать его рабочее время. Нейросети уже активно применяются как инструмент «второго мнения», поэтому такое пополнение медицинского арсенала — отличная новость, — отметил генеральный директор «Санаториум», руководитель комитета по ИТ Ассоциации оздоровительного туризма и корпоративного здоровья Дмитрий Естенков.
Наиболее частые болезни — катаракта, глаукома, миопия и возрастная макулодистрофия — достаточно просто могут быть идентифицированы при помощи ИИ. При подготовке подобных решений часто самое важное — это сбор данных для обучения нейросети, полагает управляющий директор технологических конкурсов НТИ Up Great Юрий Молодых.
— Датасет — это не просто база изображений, но еще и снимков, размеченных профессиональными врачами, то есть с поставленным диагнозом или даже подробным текстовым описанием. Поэтому даже 3 тыс. снимков — это достаточно серьезная работа, без которой достижение такой точности было бы невозможно, — добавил специалист.
Разработчикам стоит подумать над улучшением своей программы — помимо постановки диагноза, было бы полезно заранее определиться с дальнейшей тактикой лечения конкретного пациента, полагает эксперт центра компетенций НТИ «Бионическая инженерия в медицине» Петр Кшнякин. По его словам, ИИ мог бы на основании данных электронной медицинской карты пациента формировать прогноз развития заболевания, а также определять предполагаемую тактику лечения и так далее, резюмировал специалист.
