Новая технология поможет распознать по снимку сетчатки остеопороз и диабет

Искусственный интеллект научился выявлять диабет 2-го типа, остеопороз и ещё четыре хронических заболевания по обычной цветной фотографии глазного дна, и это укладывается в 30 секунд. Система под названием Reti-Pioneer уже прошла ранние клинические испытания, а результаты опубликованной в Nature Medicine научной статьи подтвердили её работоспособность на нескольких независимых когортах.

В основе технологии лежит направление, которое исследователи называют окуломикой: сосуды сетчатки — единственное место в организме, где микроциркуляцию можно наблюдать без хирургического вмешательства. Изменения в этих сосудах отражают процессы, происходящие во всём организме: от нарушений обмена веществ до ускоренного биологического старения тканей. Reti-Pioneer объединяет три предобученные нейросетевые модели — Vision Mamba, RETFound и Swin Transformer, — а также модули, позволяющие работать со снимками невысокого качества. Как отмечают авторы работы, система обучена на 107 730 цветных снимках глазного дна от 53 865 участников из UK Biobank и китайских больничных баз. Дополнительные исследования демонстрируют, что показатели биологического возраста сетчатки (RetiAGE) также связаны с риском остеопороза. Однако в работе о Reti-Pioneer эта модель использовалась лишь как часть более широкого направления исследований окуломики, а не как основной механизм работы алгоритма. Ещё одно исследование показало: при увеличении показателя RetiAGE на одно стандартное отклонение риск остеопороза возрастает на 12%. Эти данные проверили на двух группах участников — сингапурской PIONEER (1965 человек) и UK Biobank (43 938 человек, наблюдение более 12 лет). Это важно, потому что остеопороз часто находят уже после первого перелома. Тихая болезнь костей: как лечить остеопороз Некоторые изменения сетчатки могут выявляться ещё до постановки клинического диагноза «диабет 2-го типа». Система распознаёт такие признаки с показателем AUROC 0,833: чем ближе это значение к 1, тем лучше алгоритм отличает людей с диабетом от тех, у кого его нет. В клиническом пилоте на 606 участниках отрицательная прогностическая ценность составила 0,966 — это означает, что, если система говорит «диабета нет», она ошибается крайне редко. В ходе клинического испытания среднее время скрининга одного человека составило 30,6 секунды против примерно восьми часов для полного лабораторного цикла. При использовании ИИ как ассистента точность врачей выросла: по диабету — с 71 до 88%, по подагре — с 51 до 79%. Более 80% участников испытания — как врачей, так и пациентов — оценили систему как удобную. Вместе с тем авторы прямо указывают на ограничения. Точность Reti-Pioneer пока не достигает порога, необходимого для замены стандартных анализов крови. Система нуждается в более масштабных рандомизированных испытаниях, а модель RetiAGE требует калибровки под другие этнические группы и типы оборудования. Как показали испытания на шести внешних когортах, включая ресурсно-ограниченные регионы Китая и многоэтническую сингапурскую выборку, система работает устойчиво, однако остаётся вспомогательным инструментом. Авторы подчёркивают, что Reti-Pioneer предназначена не для постановки диагноза, а для скрининга и выделения людей, которым стоит пройти стандартное обследование.