Репозиторий OAI—PMH
Репозиторий Российская Офтальмология Онлайн по протоколу OAI-PMH
Конференции
Офтальмологические конференции и симпозиумы
Видео
Видео докладов
«Проблемные вопросы глаукомы: искусственный интеллект в диагностике и мониторинге». Отчет
10 ноября 2023 года состоялся XII международный симпозиум «Проблемные вопросы глаукомы: искусственный интеллект в диагностике и мониторинге».
Симпозиум, который проходил в виде телемоста, был организован заведующей кафедрой глазных болезней ФМБЦ им. А.И. Бурназяна ФМБА России Н.И. Курышевой при поддержке Российской академии наук, Российского общества офтальмологов и общества катарактальных и рефракционных хирургов. На данном мероприятии с докладами выступили ведущие ученые из университетов Китая, США, Сингапура и Австрии.
Практикующие врачи с большой надеждой ожидали встречи, где были представлены идеи и решения применения глубокого машинного обучения (Deep Learning, DL) в вопросах оказания помощи данной категории больных.
Открывая симпозиум, академик РАМН В.А. Черешнев отметил актуальность применения искусственного интеллекта (ИИ) в науке, технике, образовании, психологии, а также на стыке различных областей. Приветственные слова профессора Б.Э. Малюгина и профессора В.Н. Трубилина были посвящены преимуществам использования ИИ в области медицины.
Профессор Н.И. Курышева представила данные о применении глубокого машинного обучения в персонализированном лечении ранних стадий заболевания первичного закрытия угла (без признаков глаукомной оптической нейропатии). Выбор метода лечения (периферическая лазерная иридотомия или ленсэктомия, включая экстракцию прозрачного хрусталика) предопределяется прогнозом гипотензивного эффекта операции, рассчитываемым при помощи deep learning (DL). Стоит отметить, что результат лечения зависит от множества индивидуальных клинико-анатомических параметров пациента, точно анализируемых ИИ. Более простым решением выбора метода лечения является упрощенный вариант, рассчитываемый по формуле, учитывающей всего 4 параметра, легко доступных в реальной клинической практике (пол, глубина передней камеры, внутриглазное давление и длина передне-задней оси глаза).
Перспективным направлением является совершенствование моделей DL на больших наборах данных в будущем. Профессор Leopold Schmetterer (Сингапур, Австрия) акцентировал внимание на масштабных данных, используемых ИИ в профилактике, скрининге заболеваний, телемедицине, организации здравоохранения и т. д. В своем докладе он остановился подробно на источниках поступления информации о больных, об особенностях их обработки и дальнейшем внедрении результатов.
Большой интерес у слушателей вызвал доклад, посвященный скринингу глаукомы. Как отметил профессор Cheng Ching Yu (Сингапур), ИИ доказывает высокую эффективность в выявлении глаукомы. На основании изображений оптической когерентной томографии, фундус-изображений глазного дна ИИ позволяет дифференцировать норму и патологию с высокой достоверностью. В частности, искусственные нейросети, по мнению А.Б. Мовсисян (Россия), обладают пока не до конца оцененным потенциалом в области скрининга, диагностики и мониторинга первичной открытоугольной глаукомы как за счет обработки больших массивов данных, так и за счет более раннего обнаружения заболевания. Вместе с тем в дискуссии, которую вызвали данные доклады, профессором Cheng Ching Yu было подчеркнуто, что, несмотря на возможности, открываемые ИИ, вопрос о целесообразности проведения скрининга при глаукоме все еще остается нерешенным. Это объясняется как недостаточной экономической эффективностью подобного скрининга, так и отсутствием достоверных наблюдений о том, что данный скрининг мог бы улучшить отдаленный прогноз заболевания в целом.
Benjamin Yi Xing Xu (США) и профессор Xiulan Zhang (Китай) представили данные о дифференциальной диагностике закрытых и открытых углов передней камеры глаза с помощью ИИ. Цифровая гониоскопия на основе визуализации трехмерных изображений угла передней камеры по данным оптической когерентной томографии доказывает высокую эффективность метода, что может быть использовано для выявления заболеваний закрытого угла передней камеры на ранних стадиях. Кроме того, ИИ решает задачи прогнозирования течения заболевания, помогая более целенаправленно подходить к таймингу мониторинга и лечению глаукомы. Профессор Xiulan Zhang сообщила, что модели DL по прогнозированию прогрессирования глаукомы, созданные на основе анализа фотографий глазного дна, позволяют предсказать риск функциональных потерь в ближайшие 3–5 лет. Она также показала возможности ИИ в осуществлении хирургических методов лечения глаукомы.
Fei Li (Китай) остановился на проблемах применения DL: отсутствие единой системы оценки данных, проблемы получения качественных снимков, несогласованность и низкая адаптивность множественных данных, проблемы интерпретации. Важным аспектом также является так называемая конфиденциальность, а именно невозможность обмена данными между институтами и странами. Путь решения этой проблемы – использование так называемых «синтетических» изображений, представляющих собой обработанные ИИ результаты комплексного обследования пациентов. Важным является и то, что в указанный комплекс могут входить не только данные визуализации, но и другие сведения о больных (ВГД, сопутствующие заболевания, применяемые препараты, наследственность и пр.).
Весьма перспективными направлениями в области ИИ все докладчики отметили использование смартфонов в момент оказания первичной медицинской помощи, создание более точных моделей машинного обучения, многоступенчатую интеграцию и сохранение конфиденциальности данных. Использование больших языковых моделей в качестве интерактивных медицинских помощников знаменует революционный сдвиг в парадигме здравоохранения.
Безусловно, любые модели глаукомы и программы использования ИИ требуют информации, получаемой с помощью тонометров. Как отметил к.м.н. А.А. Антонов (Россия), первым этапом необходимо изучить патогенетические механизмы (например, биомеханические свойства роговицы в оценке тонометрических показателей) и лишь вторым этапом создавать модели машинного обучения. Решение вопросов персонифицированной тонометрии и определение индивидуальных показателей нормы внутриглазного давления позволят создать качественные модели DL для диагностики и мониторинга глаукомы.
Итогом симпозиума стала интересная дискуссия, затрагивающая перспективы применения ИИ в области глаукомы. Прогнозирование, основанное на мультимодальной визуализации и связанных данных, позволит персонализировать лечение пациентов с глаукомой и снизить риск слепоты.
Резюме, приведенное проф. Курышевой Н.И. в конце мероприятия:
Глаукома движется в эру больших языковых моделей.
Искусственный интеллект (ИИ) предоставляет мощный инструмент для скринингового выявления пациентов с глаукомой или подверженных риску ее развития.
Проблемы включают в себя трудоемкое аннотирование данных, их низкую обобщаемость и ограниченную интерпретируемость во время разработки моделей, а также нехватку данных и низкое качество клинических изображений.
Необходимо повышать конфиденциальность данных, использовать синтетические изображения, созданные генеративной моделью.
Интеграция ИИ со смартфонов может улучшить мониторинг пациентов с глаукомой.
ИИ – это существенный прорыв на пути персонализированной медицины.
OAI-PMH ID: oai:eyepress.ru:article59697
Просмотров: 414
Каталог
Продукции
Организации
Офтальмологические клиники, производители и поставщики оборудования
Издания
Периодические издания
Партнеры
Проекта Российская Офтальмология Онлайн