Разработаны способные распознать ретинопатию у недоношенных детей компьютерные модели

Разработанные на основе глубокого обучения компьютерные модели помогут выявить ретинопатию у недоношенных детей. Они достигают сходной точности с опытными врачами в распознавании плюс-болезни.

Использование компьютерных моделей может помочь врачам более точно и эффективно диагностировать ретинопатию недоношенных детей, выяснили эксперты из Университетского колледжа в Лондоне, Центра биомедицинских исследований Moorfields Национального института исследований здоровья (NIHR) и Института офтальмологии в Лондоне. Результаты исследования опубликованы в The Lancet.

Ученые разработали и оценили две модели на основе глубокого обучения — узкоспециализированную и модель без программирования (CFDL). Обе модели обучали с использованием базы данных, включавшей более 7000 фотографий сетчатки. Результаты их работы сравнивали с результатами опытных офтальмологов.

Площадь под кривой (AUC) при дифференцировке изображений пре-плюс и плюс-болезни при использовании специализированной модели составила 0,986, а при использовании модели CFDL — около 0,989. Модели дополнительно проверили на 338 фотографиях. Результаты оказались схожими: модели показали AUC от 0,969 до 1,0. Однако точность модели CFDL в дифференцировке пре-плюс болезни от нормы и плюс-болезни оказалась немного ниже, чем узкоспециализированной модели.

Полученные результаты подтверждают, что компьютерные модели на основе глубокого обучения обладают точностью, сравнимой с опытными офтальмологами в диагностике ретинопатии у недоношенных детей.