Шокирующее открытие: ИИ диагностирует психические расстройства по сетчатке глаза за секунды!
Ученые УрФУ научили нейросеть выявлять психические расстройства по глазам
Новое исследование специалистов Уральского федерального университета при участии зарубежных коллег открывает путь к ранней детекции целого спектра психиатрических нарушений через анализ сетчатки. В основе подхода — обучение глубокой нейросети, способной распознавать паттерны электроретинограмм, снятых с помощью электродов, регистрирующих реакцию сетчатки на световые импульсы.
От стандартных офтальмологических методов этот подход отличается использованием электродов, фиксирующих электрические потенциалы сетчатки, возникающие в ответ на световые стимулы. История метода уходит в середину XIX века: первоначально предполагали, что электрические сигналы генерируют глазные нервы, однако последующие исследования показали, что их источником является сама сетчатка.
В клинической практике электроретинография применяется реже, чем традиционные обследования, где врач оценивает состояние глазного дна при визуальном осмотре с различной интенсивностью света. Электроретинограмма даёт более объективную картину, так как фиксирует реакцию сетчатки количественно и с меньшей зависимостью от субъективного мнения исследователя.
Длительное время метод использовали преимущественно для выявления офтальмологических патологий. В последние годы обнаружилась его диагностическая связь с рядом неврологических и психиатрических состояний — синдромом дефицита внимания и гиперактивности, расстройствами аутистического спектра, болезнью Паркинсона. Реакция сетчатки на свет выявляет нейрофизиологические особенности, сопряжённые с этими заболеваниями. «Применение искусственного интеллекта для анализа электроретинограмм открывает возможность точного раннего определения предрасположенности к расстройствам, развитие которых можно замедлить или приостановить с помощью психиатрической помощи.»
Как пояснили в пресс-службе УрФУ, для обучения нейросети исследователи загружают в модель наборы электроретинограмм с известными клиническими диагнозами. Российская часть выборки формируется на основе данных из екатеринбургских медицинских учреждений, дополненных материалами иностранных партнёров. «Хотя разработка диагностической платформы ещё находится в стадии совершенствования, исследователи видят у неё значительный потенциал для клинической практики и превентивной медицины.»