Научные разработки Сеченовского Университета, связанные с использованием искусственного интеллекта и программ машинного обучения, позволят врачам в будущем практически со 100% точностью прогнозировать развитие сердечно-сосудистых заболеваний по снимкам глазного дна.
Новая технология прогноза будет доступна медицинским экспертам в течение 5-7 лет. В долгосрочной перспективе анализ глазного дна при лечении сердечно-сосудистых заболеваний может стать хорошим подспорьем для кардиологов и офтальмологов, так как в разы сокращает время на оценку прогнозов развития заболеваний и намного дешевле традиционных методов сбора данных.
Глазное дно — это практически единственное место в организме, позволяющее врачам оценить состояние сосудов малого калибра. Использование искусственного интеллекта и программ машинного обучения для анализа отклонений от нормы на снимках глазного дна сможет дать максимально точный прогноз развития сердечно-сосудистых заболеваний. Научные разработки ведутся в НЦМУ «Цифровой биодизайн и персонализированное здравоохранение» в рамках совместного проекта Сеченовского Университета, АКТИ РАН, ИБМХ, ИСП РАН и Новгородского госуниверситета. Разработанные прототипы программ начнут внедряться в практику в Клинике управления здоровьем Сеченовского Университета.
«Анализ глазного дна относится к одному из легкодоступных методов диагностики, а разработанная нами платформа уже натренировала алгоритм прогнозирования с точностью около 99%. Сейчас мы продолжаем тестирования, чтобы выйти на еще более высокий уровень точности прогнозирования. Разработанная программа по мере завершения научной части исследований перейдет в фазу клинического тестирования в рамках университета», - рассказал директор Института персонализированной кардиологии, профессор кафедры кардиологии, функциональной и ультразвуковой диагностики Сеченовского Университета Филипп Копылов.
Напомним, НЦМУ «Цифровой биодизайн и персонализированное здравоохранение» — это совместный проект Сеченовского Университета, ИБМХ, ИСП РАН, ИКТИ РАН и Новгородского государственного университета, направленный на создание эффективной системы прогнозирования развития онкологических и кардиологических заболеваний с учетом индивидуальных особенностей каждого пациента. В ближайшем фокусе научной деятельности ученых в рамках проекта — решение задач в области ранней диагностики, удаленного мониторинга, опережающего прогноза развития заболеваний, а также создания Цифрового биобанка — платформенного решения, отвечающего за сбор, хранение и обработку функциональных обезличенных данных пациентов.
