Нейросеть, разработанная подразделением Google DeepMind, выполняет сканирование сетчатки методом оптической когерентной томографии, выявляя 50 видов заболеваний глаз, включая дегенерацию области наибольшей остроты зрения – желтого пятна.
Оптическая когерентная томография (ОКТ) — метод неинвазивного исследования тонких слоев кожи и слизистых оболочек, глазных и зубных тканей человека.
Новая веха в лечении заболеваний глаз
Искусственный интеллект, разработанный совместно с британской больницей Moorfields Eye, DeepMind представила 13 августа. Для того, чтобы поставить диагноз, система изучает трехмерный снимок сетчатки, сделанный с помощью томографа. По этим снимкам ставят диагнозы врачи, но нейросеть делает это всего за несколько секунд. Искусственный интеллект обучали по снимкам 7,5 тысяч пациентов.
Рекомендации, которые система составляет по диагностированному заболеванию, по уровню эффективности не только достигают, но и превосходят рекомендации специалистов. Эксперты подчеркивают, что это только предварительные результаты исследования, но они показывают как технология может справиться с широким кругом проблем из клинической практики. В долгосрочной перспективе врачи смогут быстрее определять приоритетность пациентов, нуждающихся в срочном лечении.
Оптимизированный процесс
Офтальмологи используют оптическую когерентную томографию (ОКТ) для диагностики состояния глаз. Трехмерные изображения предоставляют подробную карту задней части глаза, но их трудно читать и они требуют экспертного анализа для интерпретации. Диагностика отнимает у врачей много времени: если у пациента возникнет тяжелая проблема, такая как кровотечение в задней части глаза, эти задержки могут стоить ему зрения.
Презентованный DeepMind искусственный интеллект призван решить эту проблему. Нейросеть отсортирует пациентов по типу заболеваний, резко сократив время между сканированием и лечением.
Адаптируемая технология
В ходе изучения технологии врачи столкнулись с проблемой «черного ящика».
Черный ящик — термин, используемый для обозначения системы, внутреннее устройство и механизм работы которой очень сложны, неизвестны или не важны в рамках данной задачи.
Многим сложно понять, почему и как искусственный интеллект делает конкретные выводы. Это проблема для клиницистов и пациентов, которые должны понимать рассуждения машины, а не только ее результаты. Разработка DeepMind и Moorfields Eye использует новый подход к решению проблемы. Она сочетает две разные нейронные сети: сеть сегментации и сеть классификации.
Сеть сегментации анализирует результаты томографии, составляя карту типов ткани глаза и особенностей болезни, которые она видит, например: кровоизлияния, поражения, нерегулярная жидкость или другие симптомы заболевания глаз. Эта карта позволяет получить представление о «мышлении» системы. Сеть классификации анализирует эту карту, чтобы представить клиницистам диагнозы и рекомендацию для направления. Искусственный интеллект выражает рекомендацию в виде процента, позволяя клиницистам оценивать уверенность системы в ее анализе.
Эта функциональность критически важна, поскольку профессионалы в области глаз будут играть ключевую роль в определении типа ухода и лечения, которое получает пациент. Возможность тщательно изучать рекомендации по технологиям – это ключ к тому, чтобы нейросеть использовалась на практике.
Система диагностики может быть адаптирована к любым видам сканеров ОКТ для использования в больницах, даже когда томографические аппараты обновляются с течением времени.
Следующие шаги
Несмотря на успех, до использования на практике разработке еще далеко: ей только предстоит превратиться в продукт и подвергнуться строгим клиническим испытаниям.
Если технологию сертифицируют для общего использования, клиницисты Moorfields смогут бесплатно использовать ее в течение начального пятилетнего периода. Клиники Moorfields также смогут использовать подготовленную AI-модель DeepMind для будущих некоммерческих исследований.
Профессор Пэн Тэй Хоу, директор Центра биомедицинских исследований NIHR сказал: «Я не сомневаюсь, что ИИ играет жизненно важную роль в будущем здравоохранения, особенно когда речь идет о подготовке и оказании помощи медицинским работникам, пациенты получают жизненно важное лечение раньше, чем это было возможно ранее».
Мы уже рассматривали перспективы развития искусственного интеллекта на примере другой разработки Google DeepMind. Когда искусственный интеллект AlphaZero сыграл 100 партий с шахматным движком Stockfish, сильнейшая шахматная программа на тот момент. В итоге искусственный интеллект Google одержал победу в 28 партиях, 72 партии закончились ничьей. Stockfish не победила ни разу.