Международная группа исследователей изучила потенциал применения искусственного интеллекта в офтальмологии для оценки сердечно-сосудистых рисков путем анализа изображений сетчатки. Результаты работы были представлены в позиционном документе, опубликованном в Asia-Pacific Journal of Ophthalmology в октябре 2024 года.
Руководство и состав исследовательской группы
Исследование проходило под руководством Lama Al-Aswad, MD, MPH, профессора офтальмологии и обладателя именной профессуры Irene Heinz Given и John La Porte Given Research Professor of Ophthalmology II в Scheie Eye Institute. Проект реализован при партнерстве ведущих учреждений, включая Penn Medicine, Penn Engineering, Kellogg Eye Center Мичиганского университета, St. John Eye Hospital в Иерусалиме и Медицинский колледж Университета Кёнсан в Корее.
Применение ИИ и фундус-фотографии для выявления биомаркеров системных заболеваний
По данным исследователей, фундус-фотография обеспечивает детальную визуализацию сетчатки, что создает значительные возможности для использования ИИ в выявлении биомаркеров системных заболеваний. При наличии достаточного объема высококачественных изображений сетчатки системы ИИ могут быть обучены обнаруживать такие биомаркеры, как повышенный уровень HbA1c. Повышенный HbA1c является ключевым маркером высокого уровня сахара в крови, обычно выявляемым с помощью анализов крови, что указывает на повышенный риск развития сахарного диабета и сердечно-сосудистых заболеваний.
Данное исследование опирается на область окуломики, изучающей биомаркеры внутри глаза для получения сведений об общем системном здоровье.
Изучение окуломики и ИИ для оценки сердечно-сосудистого риска
В публикации рассматривается потенциал окуломики в трансформации клинической помощи за счет интеграции ИИ в офтальмологию для мониторинга системного здоровья. Исследователи выделили ключевые вопросы, которые клиницистам следует учитывать в новую эру, когда ИИ может улучшить оценку системного здоровья через офтальмологическую помощь.
В статье приводится ссылка на пилотное исследование, в котором модели ИИ обучались прогнозировать уровень HbA1c на основе изображений сетчатки. Учитывались такие факторы, как размер и архитектура модели, наличие диабета, возраст и пол, которые влияют на эффективность ИИ в прогнозировании факторов сердечно-сосудистого риска.
Проблемы разработки надежных моделей ИИ
Одной из основных проблем, затронутых в исследовании, стал потенциальный риск смещения (bias) в моделях ИИ. Например, если обучающие данные преимущественно включают пожилых пациентов, точность модели при оценке сердечно-сосудистого риска в разнородной популяции может снизиться. Это подчеркивает важность разработки надежных и непредвзятых моделей ИИ для оценки факторов сердечно-сосудистого риска до их внедрения в клиническую практику.
Значение для раннего выявления заболеваний и персонализированного здравоохранения
Доктор Al-Aswad подчеркнула важность этого исследования в устранении пробела в раннем выявлении заболеваний: «Используя ИИ для анализа изображений сетчатки с целью оценки сердечно-сосудистого риска, мы стремимся закрыть критический разрыв в ранней диагностике. Этот метод не только улучшает способность выявлять пациентов из группы риска, но и открывает перспективы для изменения подходов к ведению хронических заболеваний, таких как диабет».
Al-Aswad также отметила важность сосредоточения внимания на практическом применении технологий ИИ, что позволит осуществить переход к более персонализированным и профилактическим решениям в здравоохранении.
Ответственное внедрение ИИ в здравоохранение
Kuk Jin Jang, PhD, постдокторант Исследовательского центра встроенных вычислений и интегрированных систем Penn Research in Embedded Computing and Integrated Systems Engineering (PRECISE) при Пенсильванском университете, подчеркнул важность ответственного использования ИИ в здравоохранении. Он отметил, что, хотя достижения в области ИИ сулят большие перспективы, для клиницистов и исследователей крайне важно применять эти технологии ответственно, чтобы они приносили максимальную пользу пациентам.
Междисциплинарное сотрудничество для улучшения помощи пациентам
Joshua Ong, MD, врач-резидент Мичиганского университета и сотрудник PRECISE Center, высоко оценил совместные усилия: «Наше сотрудничество направлено на более глубокое понимание того, как мы можем ответственно использовать эту революционную технологию на благо пациентов в будущем. Это свидетельство совместного прогресса, достигаемого, когда здравоохранение и инженерия объединяются для работы над ответственным ИИ в интересах пациентов».
Директор PRECISE Center Insup Lee, PhD, также подчеркнул потенциал сотрудничества в революционном преобразовании здравоохранения: «Это сотрудничество отражает глубокую приверженность развитию здравоохранения через инновационные приложения ИИ. Объединяя наш опыт, мы прокладываем путь к значительным улучшениям в уходе за пациентами и общем управлении долгосрочными проблемами со здоровьем».
Заключение
Проведенное исследование по ИИ-ассистированному сканированию сетчатки для оценки сердечно-сосудистого риска представляет собой важный шаг в интеграции искусственного интеллекта с офтальмологией. Благодаря улучшению раннего выявления и предоставлению более персонализированной помощи эта работа способна трансформировать ведение таких хронических заболеваний, как диабет и сердечно-сосудистые болезни. Сотрудничество специалистов в области здравоохранения и инженерии создает основу для ответственного и инновационного применения ИИ в уходе за пациентами.