Ученые Центра информационных технологий в проектировании РАН выявили новые признаки кератоконуса – офтальмологической «болезни молодых», способной привести к слепоте, и создали систему ее ранней диагностики на основе методов искусственного интеллекта (ИИ). Об этом ТАСС сообщил научный руководитель ЦИТП РАН, профессор Владимир Гридин.

Кератоконус – офтальмологическое заболевание, проявляющееся у молодых людей до 35 лет. На фоне снижения остроты зрения у больного деформируется передняя часть роговицы глаза, образуя конус. Заболевание стремительно прогрессирует и может привести к полной потере зрения. В последние десятилетия болезнь научились лечить при помощи бесконтактных фотохимических методов, останавливающих ее развитие, в связи с чем возрастает необходимость в более современных методах диагностики кератоконуса на ранних стадиях, которые могли бы повысить шансы пациентов сохранить зрение.

«Именно на первых стадиях диагностика кератоконуса представляет самую большую проблему, так как в самом начале заболевание имеет высокую схожесть с простой близорукостью. Высококвалифицированный специалист-офтальмолог может достоверно диагностировать кератоконус только в 60% случаев, и для диагностики требуется дорогостоящее оборудование, которым располагают только крупные офтальмологические центры. Специалисты ЦИТП РАН в ходе проведения фундаментальных медико-биологических исследований совместно с НИИ глазных болезней выделили новые признаки раннего кератоконуса и разработали технологию на основе математических методов обработки изображений с использованием аппарата нейронных сетей, генетических алгоритмов <…>, которая позволяет по цифровым фотоснимкам глаза автоматически определять признаки начального кератоконуса», – сообщил представитель авторского коллектива.

Разработчики новой технологии взяли за основу аппаратную базу, которая уже используется в медицинских клиниках, но кардинально изменили подход к анализу получаемой с приборов (кератотопографов) информации. Система фиксирует и анализирует не только параметры изменения формы роговицы, но и незначительное изменение ее прозрачности, которое, согласно последним исследованиям авторов, также является предвестником болезни.

«Уникальность разрабатываемых средств состоит в том, что они могут быть применены полностью в автоматическом режиме, в том числе при дистанционной диагностике. Это обеспечит своевременную диагностику заболевания на наиболее важной ранней стадии», – считает Владимир Гридин.

Авторы работы создали программное обеспечение и испытали метод автоматизированной диагностики. Исследование ученых, предполагающее дальнейшее совершенствование опытного образца, поддержано грантом Российского фонда фундаментальных исследований (РФФИ).