Состояние сосудов сетчатки отражает тяжесть артериальной гипертензии, этот факт давно подтвержден и используется при определении стадии гипертонической болезни.

Со временем были разработаны инструменты, которые позволяют офтальмологам лучше изучить поврежденные высоким артериальным давлением сосуды глаз. Однако их применение по-прежнему требует присутствия врача для установления окончательного диагноза, что вводит некоторый элемент субъективности в диагностику.

В последние годы наблюдается активное внедрение систем искусственного интеллекта (ИИ) во многие сферы жизни, в том числе в медицину. Анализ данных с помощью ИИ позволяет добиться большей объективности при обследовании пациентов.

Группа ученых разработала систему ИИ для прогнозирования риска сердечно-сосудистых заболеваний. С этой целью использованы данные, собранные при сканировании сетчатки глаз. Результаты опубликованы накануне в журнале Nature Biological Engineering.

Задача исследования заключалась в обучении ИИ выявлению маркеров сердечно-сосудистых заболеваний в сосудах сетчатки глаза (например, степени сужения артериол глазного дна).

Но для того, чтобы подобная система могла выполнять данную работу, она должна сначала научиться распознавать маркеры, изучив тысячи изображений. Датасет (совокупность данных) в настоящем исследовании включал более чем 70000 изображений сосудов сетчатки.

Чтобы проверить точность системы, исследователи сравнили результаты, полученные при использовании ИИ, с диагнозами, поставленными врачами, которые применяли традиционные методы обследования для оценки риска сердечно-сосудистых заболеваний.

Ученые утверждают, что ИИ удалось с большей точностью оценить сердечно-сосудистый риск в сравнении с экспертами.Они предполагают, что диагностические системы на основе ИИ  могут быть новым инструментом раннего выявления сердечно-сосудистых заболеваний и предотвращения их осложнений.

Необходимы дальнейшие исследования для введения подобных систем в клиническую практику.

doi.org/10.1038/s41551-020-00626-4