ОБНАРУЖЕНИЕ ЗАБОЛЕВАНИЙ ГЛАЗ С ПОМОЩЬЮ ГИБРИДНЫХ АЛГОРИТМОВ ГЛУБОКОГО ОБУЧЕНИЯ ПО ИЗОБРАЖЕНИЯМ ГЛАДНОГО ДНА

Согласно всемирному отчету Всемирной организации здравоохранения, опубликованному в 2020 году, по меньшей мере 2,2 миллиарда человек во всем мире в настоящее время страдают нарушениями зрения, и по меньшей мере 1 миллиард из них имеют нарушения зрения, которые можно предотвратить или которые еще не решены. Мир сталкивается с серьезными проблемами в области здоровья глаз, включая неравенство в охвате и качестве услуг по профилактике, лечению и реабилитации глаз, нехватку квалифицированных офтальмологов и плохую интеграцию офтальмологических услуг в системы здравоохранения, среди прочего.

Известно, что более 80% всех нарушений зрения можно предотвратить или вылечить. Для постановки правильного диагноза исследование глазного дна должен проводить специалист по сетчатке, но люди обращаются к офтальмологу только тогда, когда чувствуют дискомфорт. Хотя обычно симптомы прогрессируют настолько сильно, что после возникновения заболевания, требующего дорогостоящего лечения и хирургического вмешательства, ущерб часто становится необратимым и приводит к ухудшению зрения или даже к постоянной потере зрения.

Искусственный интеллект используется для изучения и разработки теорий и методов, которые могут помочь моделировать и расширять человеческий интеллект, которые используются во многих областях исследований, таких как автоматическая диагностика и медицина. В последние годы сочетание технологий искусственного интеллекта (ИИ) и современной медицины сделало возможным эффективный и быстрый скрининг заболеваний. EyeCheckup — это автоматизированное программное устройство, предназначенное для анализа цифровых цветных фотографий глазного дна с целью быстрого выявления заболеваний сетчатки и диска зрительного нерва.

Основная цель исследования — оценить эффективность автоматического алгоритма скрининга для выявления управляемых заболеваний сетчатки и диска зрительного нерва на основе цветных изображений глазного дна, а также определить его чувствительность и специфичность к возможным заболеваниям. Для клинической проверки системы изображения будут оцениваться офтальмологами, а результаты сравниваться с алгоритмом искусственного интеллекта.

После исключения в это исследование примут участие до 1528 субъектов, соответствующих критериям отбора. Участники, соответствующие критериям отбора, будут набраны после получения письменного информированного согласия от поставщиков первичной медико-санитарной помощи. Субъектам будет сделана фотография глазного дна с помощью офтальмологических камер, одобренных Управлением по контролю за продуктами и лекарствами (FDA). Изображения будут делаться в соответствии со специальным протоколом визуализации EyeCheckup, предоставленным оператору офтальмологической камеры, а затем анализироваться устройством EyeCheckup v2.0.

Методы и инструменты, которые будут использованы в исследовании:

I. Съемка глазного дна с помощью немидриатических камер: изображения глазного дна с центром в центре оптического диска и ямки будут сделаны с помощью немидриатических камер Canon CR-2 AF, Topcon TRC-NW400 и Optomed Aurora. Для добровольцев, чьи немидриатические изображения не могут быть получены, расширение зрачка будет достигнуто путем закапывания капель тропикамида, а затем будут сделаны изображения. Немидриатические фундус-камеры Canon CR-2 AF, Topcon TRC-NW400 и Optomed Aurora, с которых будут сниматься изображения сетчатки, имеют маркировку CE и одобрены FDA.

Тесты, которые необходимо сделать:

I. Изображения глазного дна, полученные с помощью трех разных камер от каждого добровольца, включенного в исследование, будут анализироваться отдельно как для правого, так и для левого глаза с помощью алгоритма искусственного интеллекта EyeCheckup на основе камеры.

ii. Оценка изображений Canon CR-2 AF специалистами по сетчатке и глаукоме для клинической проверки системы и сравнения результатов,