Учёные Уральского федерального университета совместно с международной командой представили новый метод анализа снимков сетчатки глаза, который позволяет выявлять не только офтальмологические, но и неврологические заболевания. Результаты исследования опубликованы в научном журнале Bioengineering.
Разработка принадлежит специалистам центра «Искусственный интеллект» УрФУ. Они создали алгоритм, использующий искусственный интеллект для обработки сигналов электроретинограммы — неинвазивного исследования сетчатки. В отличие от традиционных подходов, новая технология фиксирует не только нарушения зрения, но и признаки нейродегенеративных процессов, связанных с такими состояниями, как синдром дефицита внимания и гиперактивности, аутизм и болезнь Паркинсона.
Доцент УрФУ Василий Борисов отметил, что особенность метода заключается в использовании технологии explainable AI, позволяющей анализировать не просто общий сигнал, а отдельные его участки. Это даёт возможность врачам более точно интерпретировать результаты обследования.
Другой участник проекта, доцент Михаил Ронкин, подчеркнул, что предложенные алгоритмы отличаются от сложных нейронных сетей. Они проще в вычислительном плане, требуют меньше данных и менее мощного оборудования. Это делает методику доступной для использования в медицинских учреждениях, где нет возможности внедрять ресурсоёмкие технологии.
Авторы исследования считают, что разработка открывает новые перспективы в ранней диагностике болезней. В ближайших планах — расширение применения алгоритмов для выявления глаукомы, никталопии (так называемой «куриной слепоты») и ряда других нейродегенеративных нарушений.
