Искусственный интеллект позволяет раньше выявлять серьезные воспаления глаз

Возрастная макулярная дегенерация (AMD) — одна из наиболее распространенных причин потери зрения. Только в США она затронула около 11 миллионов человек, в особенности людей старшего возраста. Наиболее тяжелая ее форма, неоваскулярная (nAMD), характеризуется аномальным ростом кровеносных сосудов в районе сетчатки. В течение заболевания сосуды повреждаются, вызывая потерю зрения. Кроме возрастных изменений, риску развития заболевания способствует курение, неправильное питание и недостаток физической активности.


Основная технология лечения nAMD предполагает применение препаратов против сидрома VEGF (вазкулярного эндотелиального фактора роста). Классическое лечение включает инъекции препарата в глаз для блокировки белка VEGF, который как раз и отвечает за аномальный рост сосудов в сетчатке. Однако такой подход может вызвать побочные эффекты, в числе которых сильное воспаление глаз.

Команда исследователей из Emory AI.Health и Cleveland Clinic задалась целью создать метод, выявляющий пациентов с острой воспалительной реакцией на терапию. Совместив стандартную технологию сканирования оптической когерентной томографии (OCT) с машинным обучением и прецизионной медициной, исследователи выявили симптомы, которые проявляются до или во время воспаления, вызванного препаратами для лечения VEGF.

Раннее выявление подобных признаков даст врачам возможность своевременно скорректировать лечение и предотвратить потерю зрения.

Технология ранней диагностики

Ученые проанализировали изображения 67 глаз из ретроспективного клинического исследования, в которое были включены пациенты с nAMD. Авторы статьи, опубликованной в журнале Heliyon, извлекли конкретные текстурные характеристики из сканов OCT, сосредоточившись на стекловидном отделе. С помощью модели машинного обучения, разработанной Emory AI.Health, специалисты выявили образцы, сигнализирующие о воспалении до его клинического проявления.

Модель машинного обучения указала на образцы пациентов, у которых развивалось воспаление, достигая точности 76% до начала применения препаратов против VEGF и 81% после инъекции. Таких показателей достаточно, чтобы признать новую технологию ценным инструментом для ранней диагностики.