HealthDay: ИИ может оценить остроту зрения по фото при диабетическом макулярном отеке

Наилучшую скорректированную остроту зрения (BCVA) возможно получить для оценки диабетического макулярного отека (ДМО) по фотографиям фундуса, полученным дистанционно, с помощью искусственного интеллекта (ИИ).

Команда исследователей под руководством Уильяма Пола из Медицинской школы Университета Джона Хопкинса в Балтиморе (JHUSOM) проанализировала возможность использования методов искусственного интеллекта для оценки BCVA по фотографиям глазного дна. В исследовании участвовали 459 пациентов с ДМО и были изучены 7185 цветных фундус-изображений макулы глаз.

Ученые выяснили, что исходный показатель BCVA варьировался от 73 до 24 букв для исследуемых глаз (приблизительная оценка по шкале Снеллена от 20/40 до 20/320). 641 фотография в тестовом наборе показала среднюю абсолютную ошибку (MAE) 9,66 баллов, сообщает HealthDay.

При этом треть значений колебалась в пределах от 0 до 5 букв, а 28% - от 6 до 10 букв. Для наилучшей скорректированной остроты зрения от 80 до 100 букв из 161 изображения MAE составила 8,84 буквы, а для BCVA от 55 до 80 букв из 309 изображений - 7,91 буквы.

Данные исследования свидетельствуют о том, что искусственный интеллект имеет способность оценивать BCVA непосредственно по фотографиям глазного дна у пациентов с диабетическим макулярным отеком без преломления света или необъективного измерения остроты зрения.

"Часто это происходит в пределах одной-двух строк на диаграмме Early Treatment Diabetic Retinopathy Study, поддерживая концепцию ИИ, если удастся достичь дополнительных улучшений в оценках", - пишут авторы.

Данные исследования опубликованы в JAMA Ophthalmology.

0 комментариев