AI zdiagnozuje demencję i cukrzycę ze zdjęcia oka

Na podstawie 50 000 zdjęć par oczu, australijscy naukowcy stworzyli najdokładniejszą na świecie mapę siatkówki ludzkiego oka. Pozwoli lepiej diagnozować i monitorować choroby z pomocą systemów sztucznej inteligencji.

W badaniu wykorzystano zbiór danych obrazów optycznej koherentnej tomografii (OCT, technika obrazowania wykorzystująca światło do rejestrowania przekrojowych obrazów struktury oka) od około 54 000 osób, udostępnionych przez biobank Wielkiej Brytanii. Za pomocą konwolucyjnej sieci neuronowej wygenerowano przestrzenny zbiór danych o najwyższej rozdzielczości grubości siatkówki, jaką kiedykolwiek udało się osiągnąć. Obejmuje on łącznie 50 000 map z pomiarami w ponad 29 000 miejsc na siatkówce.

Analiza zmian struktury siatkówki może pomóc we wczesnym wykrywaniu niektórych chorób. Przykładowo, badanie opublikowane w Nature Communications dowiodło, że zmniejszona grubość siatkówki jest silnie skorelowana ze stwardnieniem rozsianym (SM). Przerzedzenie siatkówki jest też silnie związane z wieloma innymi chorobami neurodegeneracyjnymi oraz zaburzeniami sercowo-metabolicznymi. Możliwość diagnozy chorób na podstawie struktury oka wynika z tego, że siatkówka ma wyjątkową wrażliwość metaboliczną, reagując na zmiany w organizmie. W badaniu ustalono ponadto, że na wzrost i rozwój siatkówki wpływają aż 294 geny człowieka.

Naukowcy są zdania, że dzięki badaniu będzie można opracować rutynowe, przesiewowe badania obrazowe oczu służące do diagnozy i monitoringu postępu chorób. Choroby neurodegeneracyjne, takie jak demencja, zaburzenia metaboliczne i cukrzyca, prowadzą do zaburzeń centralnego układu nerwowego, którego częścią jest siatkówka. Według badaczy, obrazowanie siatkówki może pełnić rolę „okna mózgu”, wykrywając skutecznie choroby neurologiczne. Nieinwazyjne diagnozowanie i przewidywanie chorób na podstawie biomarkerów obrazów zmian w oku jest szybko rozwijającą się dziedziną, która nazywana jest okulomiką.

Jeszcze inne badania sugerują, że zwyrodnieniowa choroba spojówki (pterygium) może być wczesnym predyktorem raka skóry. Dzięki zastosowaniu sztucznej inteligencji, Singapore Eye Research Institute opracował testy do badań przesiewowych w kierunku przewlekłej choroby nerek oraz przewidywania wieku biologicznego także na podstawie zdjęć siatkówki. Z kolei chiński model AI VisionFM – wytrenowany przy użyciu 3,4 miliona zdjęć oczu od ponad 500 000 osób na całym świecie – jest w stanie m.in. diagnozować choroby oczu oraz przewidywać zmiany biomarkerów ogólnoustrojowych i rozwój guzów wewnątrzczaszkowych.

Czytaj także: Komputery kwantowe zdekodują tajemnice medycyny