Разработан алгоритм машинного обучения для диагностики поражения глаз при диабете

В Google разработали и испытали алгоритм машинного обучения для диагностики поражения глаз при диабете по фотоснимкам глазного дна, сообщает Jamanetwork.com.

Алгоритм представляет собой глубокую сверточную нейросеть, оптимизированную для анализа изображений. Для ее обучения использовали почти 130 тысяч фотографий сетчатки глаза, как здоровой, так и при различных заболеваниях. Экспертизу этих снимков предварительно провели 54 квалифицированных офтальмолога, которые оценили наличие, степень и осложнения ретинопатии, а также качество съемки.

Испытания обученного алгоритма провели на двух выборках фотографий сетчатки: EyePACS-1 и Messidor-2. Средние чувствительность и специфичность алгоритма при анализе этих выборок составили соответственно 90,3 и 98,1 процента и 87 и 98,5 процента. Подобные результаты соответствуют навыкам квалифицированного офтальмолога.

Сейчас работа над совершенствованием алгоритма продолжается. Кроме того, в настоящее время специалисты из компании DeepMind проводят обучение алгоритма по анализу послойных 3D-визуализаций сетчатки, полученных методом оптической когерентной томографии. В дальнейшем планируется объединить эти алгоритмы для расширения возможностей диагностики.