Ця повністю автоматизована система з підтримкою штучного інтелекту може сканувати зображення сітківки та виявляти людей з високим ризиком серцевих захворювань та інсульту.
Приказка “очі — це дзеркало душі” не так вже далека від істини, якщо врахувати, скільки можна зробити висновків про загальний стан здоров’я людини, вивчаючи її очі. Такі захворювання, як ревматоїдний артрит і гіпертиреоз, можна виявити по очах, а недавно розроблені технології можуть діагностувати за допомогою сканування сітківки навіть нейродегенеративні захворювання, такі як хвороби Альцгеймера і Паркінсона.
Враховуючи, наскільки чутливими кровоносні судини в оці можуть бути до загальних серцево-судинних змін, дослідники довго вивчали взаємозв’язок між особливостями сітківки і такими станами, як діабет або ішемічна хвороба серця. З появою комп’ютеризованих систем, які можуть автоматично визначати найдрібніші відмінності в судинній мережі сітківки людини, дослідники наближаються до нового виду діагностичних інструментів.
Система штучного інтелекту отримала назву QUARTZ (QUantitative Analysis of Retinal vessels Topology and siZe — кількісний аналіз топології і розміру судин сітківки), і в новому дослідженні автори протестували алгоритм на більш ніж 88 000 зображеннях сітківки, отриманих в ході двох великих досліджень здоров’я населення. Кожна людина, включена в дослідження, мала дані спостереження в середньому від семи до дев’яти років, що дозволило дослідникам оцінити прогностичні можливості системи.
Результати показали, що система, керована штучним інтелектом (в поєднанні з віком, статтю, статусом куріння і історією хвороби), може дати хороші оцінки ризику розвитку інсульту і серцевих захворювань на горизонті в 10 років. За своєю точністю вони виявилися рівні одному з найбільш часто використовуваних діагностичних інструментів, який називається Framingham Risk Score (FRS). Але для діагностики FRS потрібні аналізи крові та вимірювання артеріального тиску. Новий підхід використовує лише фото сітківки, тому він простіше і знайде більш широке застосування.
Дослідники відзначають, що більшість зображень сітківки, оцінених у дослідженні, були зроблені “неспеціалістами”. Таким чином, результати потенційно можуть бути поліпшені за допомогою більш досконалих методів візуалізації, розроблених медичними працівниками. Однак, з іншого боку, ефективність менш складної візуалізації сітківки вказує на можливість включення такого роду технологій в додаток для смартфонів.