Специализированные фундус-изображения являются важным источником данных для врачей офтальмологического профиля и позволяют выявлять самые крошечные патологические изменения, характерные для диабета. В подавляющем большинстве случаев их раннее выявление является ключом к сохранению зрительных функций.
В настоящий момент диабетическую ретинопатию (ДР) диагностируют путем постоянного скрининга больных диабетом, когда врач исследует фундус-фотографии и определяет наличие патологических изменений, при этом точность диагностики в значительной степени зависит от уровня знаний врача.
Компания IBM опубликовала результаты своего исследования по ранней диагностике признаков ДР с помощью технологий глубокого обучения (Deep Learning) и визуальной аналитики, которые превосходят результаты других существующих на данный момент алгоритмов. Описанный разработчиками метод достиг точности в 86% на всех пяти стадиях заболевания (согласно утвержденной международной классификации). Тест от IBM занимает около 20 секунд. Исследователи уверены, что разработанный ими алгоритм поможет врачам повысить качество выявления и оценки стадийности диабетического поражения глаз для подбора наилучшей терапевтической тактики.
Технология IBM тестировалась на 35 000 снимках глазного дна (доступных через EyePACS) при выявлении таких патологических изменений, как микроаневризмы, кровоизлияния, экссудаты, деформации сосудов сетчатки и др. (рис.), на основании которых определялась стадия заболевания. Сотрудники лаборатории намерены продолжать развивать систему путем повышения понимания особенностей, характерных для ДР.
В настоящий момент диабетическую ретинопатию (ДР) диагностируют путем постоянного скрининга больных диабетом, когда врач исследует фундус-фотографии и определяет наличие патологических изменений, при этом точность диагностики в значительной степени зависит от уровня знаний врача.
Компания IBM опубликовала результаты своего исследования по ранней диагностике признаков ДР с помощью технологий глубокого обучения (Deep Learning) и визуальной аналитики, которые превосходят результаты других существующих на данный момент алгоритмов. Описанный разработчиками метод достиг точности в 86% на всех пяти стадиях заболевания (согласно утвержденной международной классификации). Тест от IBM занимает около 20 секунд. Исследователи уверены, что разработанный ими алгоритм поможет врачам повысить качество выявления и оценки стадийности диабетического поражения глаз для подбора наилучшей терапевтической тактики.
Технология IBM тестировалась на 35 000 снимках глазного дна (доступных через EyePACS) при выявлении таких патологических изменений, как микроаневризмы, кровоизлияния, экссудаты, деформации сосудов сетчатки и др. (рис.), на основании которых определялась стадия заболевания. Сотрудники лаборатории намерены продолжать развивать систему путем повышения понимания особенностей, характерных для ДР.