Глубокое обучение и нейронные сети позволяют идентифицировать диабетическую ретинопатию с точностью в 86%



    Около 422 миллионов человек из разных стран страдают от диабета различных типов. Каждый третий диабетик рано или поздно получает «в нагрузку» к основному заболеванию диабетическую ретинопатию, из-за которой человек может полностью потерять зрение, если вовремя не начать лечение. И здесь огромное значение имеет ранняя диагностика ретинопатии. Чем раньше принять меры, тем больше шансов на успех.

    К сожалению, треть диабетиков никогда не проверяются на ретинопатию, поскольку это относительно дорого в определенных странах. А в бедных странах или удаленных регионах эта процедура и вовсе недоступна.

    Корпорация IBM нашла решение использовать свои ресурсы для помощи больным сахарным диабетом. Использование мощного узла технологий, включающих глубокое обучение, сверхточные нейронные сети и визуальную аналитику, помогает диагностировать ретинопатию с 86%-ной точностью. При этом в технологии задействована база из 35000 изображений EyePAC. Во время «доводки» этой технологии специалисты компании определили основные маркеры, по которым можно идентифицировать ретинопатию. В первую очередь, это повреждения кровеносных сосудов сетчатки глаза.

    Продолжительность процедуры скрининга, разработанной в IBM, составляет всего 20 секунд. За это время диагностическая система может определить ретинопатию с высокой степенью точности. В качестве одного из инструментов, используемого в процедуре скрининга глаза, применяются обычные мобильные телефоны.

    Разработчики считают, что новая технология должна использоваться в качестве вспомогательного инструмента, который дополняет возможности врачей. В качестве автономной системы с вынесением окончательного диагноза технологию пока что использовать не стоит.



    Технология расширяет диапазон использования для врачей, которые работают в больницах и медпунктах в удаленных регионах. Правда, для этого требуется доработка соответствующих законов разных стран. Например, в Австралии не так давно законы позволили врачам проводить удаленный анализ глаз по их фотографиям.

    Исследования продолжаются. В проекте также используются возможности сервиса Watson Health Imaging. Этот сервис работает на основе когнитивных технологий IBM и помогает врачам анализировать медицинские снимки, выявляя на изображениях самые мелкие детали. После того, как метод диагностирования диабетической ретинопатии будет доработан, планируется его использование в больницах по всему миру.
    IBM 113,56
    Компания
    Поделиться публикацией
    Комментарии 4
      +1
      Когда же маркетологов отучат писать технические статьи, в которых они ничего не понимают?

      Точность — 86% вообще практически ни о чем не говорит.
      Точность у вас — это precision или accuracy (вообще accuracy, которая судя по переводу тут представлена — это не «точность», но уже все смирились)?
      Почему бы не дать просто confusion matrix? Или там результаты не такие красивые и была выбрана единственная сколько нибудь большая цифра?
      Какая разбивка по стадиям заболевания в выборке, на которой проводилось тестирование?
      И желательно confusion matrix для каждой стадии, чтобы не получилось что мы имеем P/R ~1/1 для слепых и цифры которые стыдно показать для начальной стадии заболевания.
      В качестве одного из инструментов, используемого в процедуре скрининга глаза, применяются обычные мобильные телефоны.
      Это подразумевает «тестирование на дому»? Так тогда нам важен recall при сохранении какого-то адекватного precision, а про это в статье ни слова.
        0
        К сожалению, у многих специалистов, которые заняты непосредственно исследовательской работой в этом направлении, нет времени для публикации статей на различных ресурсов. Хорошо, что есть те, кто в этом разбирается на ГТ :)

        Что касается более серьезной технической информации, вы можете ознакомиться с ней здесь. Если всего этого недостаточно, можно задать вопрос нашему специалисту, который с радостью поделится всеми подробностями. Вот контактные данные:

        Adrienne Sabilia
        IBM Media Relations, Healthcare & Life Sciences
        1 (914) 945-1402
        acsabili@us.ibm.com

        Если у вас есть замечания по результатам исследований, будем рады их услышать.
          –3
          Забавно, что комментарий у вас время нашлось отправить, а хоть немного прочитать терминологию и исправить статью — не нашлось.
          Не удивительно что к половине статей у вас практически нету комментариев, может время найти нормального редактора?
        0
        Любопытно узнать, какие результаты давали state of the art-подходы до вот этого прорыва до 86%.

        Только полноправные пользователи могут оставлять комментарии. Войдите, пожалуйста.

        Самое читаемое