Искусственный интеллект определит риски инфаркта и инсульта по сетчатке

Система QUARTZ позволяет оценить риск развития у пациента болезней сердца и инсульта в течение следующих десяти лет. Она сравнима по точности с лучшими существующими методами, но при этом не требует проводить массу анализов — достаточно снимка сетчатки и ее сосудов.

Глаза — не просто «зеркало души». Многие незаметные поначалу болезни влияют на состояние мелких сосудов, которые можно легко рассмотреть именно в глазах. Ученые ранее показали, что так можно распознать признаки паркинсонизма, диабета и других заболеваний. А авторы новой работы представили уже работающую систему, которая использует ИИ для анализа снимков сетчатки и оценивает риски скорого инфаркта и инсульта. Об этом сообщается в статье, опубликованной в British Journal of Ophthalmology.

Команда под руководством профессора Лондонского университета святого Георга Алиции Руднички (Alicja Rudnicka) подготовила алгоритм QUARTZ (QUantitative Analysis of Retinal vessels Topology and siZe — «Количественный анализ топологии и размеров сосудов сетчатки»). Для ее обучения использовали данные обследований UK Biobank и EPIC, включая снимки сетчатки и информацию о состоянии здоровья участников на протяжении следующих семи-девяти лет.

Систему готовили на таких данных более чем для 90 тысяч человек, она способна оценивать по ним риски развития инсульта и болезней сердца на масштабе десяти лет. Алгоритм анализирует диаметр мелких артериол и венул, их искривленность и общую площадь. Точность работы оказалась сравнима с результатами использования метода Framingham Risk Score (FRS), который используют для этого сегодня.

При этом FRS требует предварительного сбора данных о давлении и взятия анализа крови, а QUARTZ выполняет ту же задачу на основе простого и быстрого сканирования сетчатки. Более того, из-за особенностей проведения обследований UK Biobank и EPIC снимки сетчатки производились далеко не идеально, поэтому авторы уверены, что в будущем эффективность работы QUARTZ превзойдет FRS и другие существующие методы.