Искусственный интеллект поможет в раннем выявлении глазных опухолей с высокой точностью
Исследователи из Нинбоского института офтальмологии разработали уникальную модель искусственного интеллекта, которая может с 89% точностью различать доброкачественные и злокачественные опухоли глаз. Эта работа была опубликована в журнале Research. Ученые отметили, что опухоли глаз часто не распознаются на начальных стадиях, поскольку их симптомы могут напоминать аллергические реакции или воспаления. Это, в свою очередь, может привести к потере зрения или даже к летальному исходу.
Особенно остро проблема стоит в небольших населенных пунктах, где не хватает квалифицированных специалистов по офтальмологии, способных выявить опасные новообразования. Хотя искусственный интеллект уже применяется в офтальмологической диагностике, его обучение требует значительных объемов размеченных данных, что является сложной задачей при редких заболеваниях.
Под руководством профессора Чжунвэня Ли была создана модель OSPM. Для ее обучения использовались 760 тысяч неразмеченных изображений глазной поверхности, собранных в десяти клиниках Китая. После этого алгоритм обучили на 1455 снимках с известными диагнозами, что позволило достичь высокой точности диагностики злокачественных опухолей.
Модель OECM также способна анализировать обычные цифровые фотографии, что открывает возможности для удаленного скрининга: пациенты из групп риска могут делать снимки глаз и отправлять их на проверку. Это особенно важно в регионах с ограниченным доступом к специалистам, поскольку новая модель требует меньшего количества размеченных данных для обучения.
В настоящее время разработка проходит испытания в нескольких сценариях — в крупных медицинских учреждениях для ускорения диагностики, в районных клиниках и в виде мобильного приложения для самопроверки. В случае успешного завершения испытаний, данная технология может стать ценным инструментом для раннего выявления опухолей. Однако остается вопрос о том, сможет ли модель точно распознать редкие подтипы опухолей, которые не были включены в обучающую выборку.
Особенно остро проблема стоит в небольших населенных пунктах, где не хватает квалифицированных специалистов по офтальмологии, способных выявить опасные новообразования. Хотя искусственный интеллект уже применяется в офтальмологической диагностике, его обучение требует значительных объемов размеченных данных, что является сложной задачей при редких заболеваниях.
Под руководством профессора Чжунвэня Ли была создана модель OSPM. Для ее обучения использовались 760 тысяч неразмеченных изображений глазной поверхности, собранных в десяти клиниках Китая. После этого алгоритм обучили на 1455 снимках с известными диагнозами, что позволило достичь высокой точности диагностики злокачественных опухолей.
Модель OECM также способна анализировать обычные цифровые фотографии, что открывает возможности для удаленного скрининга: пациенты из групп риска могут делать снимки глаз и отправлять их на проверку. Это особенно важно в регионах с ограниченным доступом к специалистам, поскольку новая модель требует меньшего количества размеченных данных для обучения.
В настоящее время разработка проходит испытания в нескольких сценариях — в крупных медицинских учреждениях для ускорения диагностики, в районных клиниках и в виде мобильного приложения для самопроверки. В случае успешного завершения испытаний, данная технология может стать ценным инструментом для раннего выявления опухолей. Однако остается вопрос о том, сможет ли модель точно распознать редкие подтипы опухолей, которые не были включены в обучающую выборку.
Читайте также:
Ctrl
Enter
Заметили ошЫбку
Выделите текст и нажмите Ctrl+EnterЧитайте также:
.jpg)
