Алгоритм передбачить ризик розвитку серцево-судинних захворювань по очах

Компанія Verily Life Sciences, що входить в холдинг Alphabet, розробила алгоритм, який вміє визначати вік, стать і різні медичні показники (наприклад, рівень артеріального тиску або індекс маси тіла) пацієнтів з аналізу їх сітківки. Такий метод діагностики, детально описаний у журналі, може допомогти в прогнозуванні серцево-судинних захворювань.

Один з найефективніших методів попередження розвитку захворювання - це визначення групи ризику. Наприклад, до групи ризику розвитку діабету потрапляють люди із зайвою вагою, а до групи ризику розвитку нейродегенеративних захворювань (наприклад, хвороби Паркінсона або Альцгеймера) - люди похилого віку. Крім віку, статі та фізичних показників ризик також можуть визначати сімейна та особиста історія захворювань і біологічні показники: серцевий ритм, артеріальний тиск або температура тіла.

Більша кількість показників підвищує як точність визначення входження людини в групу ризику, так і якість медичних і наукових досліджень. Тим не менш, процес збору таких даних може бути досить трудомістким: якщо демографічні показники зібрати порівняно легко, то більшість біологічних мають на увазі обстеження в медичному або дослідному закладі, а також використання спеціального обладнання та допомогу фахівців.

Спростити процес збору даних запропонували біоінженери Verily Life Sciences під керівництвом Дейла Вебстера (Dale R. Webster) з Google Research. Вони припустили, що за аналізом зображень сітківки ока, зробленого за допомогою офтальмоскопії, можна визначити достатньо показників, щоб за ними, в свою чергу, ефективно визначити ризик розвитку серцево-судинних захворювань.

Для навчання алгоритму, заснованого на методах глибокого навчання, вчені використовували 284335 зображень сітківки, співвіднесених з кількома показниками: стать, вік, артеріальний тиск, індекс маси тіла і гликований гемоглобін - біохімічний показник, що відображає середній вміст глюкози в крові за тривалий період часу (до трьох місяців). Крім цього, вчені також використовували дані про те, чи курить людина з вибірки, а також інформацію про розвиток серцево-судинних захворювань протягом п'яти років після початкового збору даних.

Розроблений класифікатор потім протестували на двох незалежних базах даних (12026 і 999 учасників). Вченим вдалося не тільки ефективно передбачити біологічні показники учасників з вибірки, а й визначити ризик розвитку у них серцево-судинних захворювань з точністю в 70 відсотків.

Вчені також виділили ті області зображень сітківки, які алгоритм використовував в якості показників при навчанні класифікатора, і попросили оцінити їх незалежну комісію офтальмологів. Фахівці вказали на те, що алгоритм при визначенні показників орієнтується на ветвлення кровоносних судин і розмір і положення диска зорового нерва.

Незважаючи на те, що, як повідомляють самі автори, точність такого методу слід збільшити для подальшого використання в клінічній діагностиці, результати виглядають багатообіцяюче: можливо, в майбутньому один офтальмоскопічний знімок зможе замінити тривалий збір і аналіз біологічних показників.

Аналіз сітківки також дозволяє визначити ризик розвитку та інших захворювань. Наприклад, офтальмоскопічний аналіз може вказати на підвищену наявність у сітківці ока бета-амілоїдних бляшок - скупчень патологічних форм білків, що відіграють істотну роль у розвитку хвороби Альцгеймера.