Зроблено прорив у діагностиці захворювань ока

Читати новину російською мовою, повідомляє Medical Xpress.

Вчені з німецького дослідницького центру гігієни навколишнього середовища Helmholtz Zentrum München спільно з Технічним університетом Мюнхена розробили новий метод глибокого навчання, який дозволяє проводити більш ефективний автоматизований скринінг захворювань ока, пов'язаних з діабетом.

Завдяки зменшенню кількості дорогих даних анотованого зображення, необхідних вхідних і вихідних значень, розроблений метод є досить перспективним для клінік.

Для діагностики діабетичної ретинопатії дослідники розробили алгоритм скринінгу, який вимагає на 75% менше анотованих даних і забезпечує високу діагностичну ефективність.

За словами вчених, автоматичне виявлення і діагностика діабетичної ретинопатії за допомогою нового методу - великий прорив в скринінгових обстеженнях.

В останні роки клініки зробили перші кроки в напрямку штучного інтелекту і глибокого навчання для автоматизації медичних оглядів. Однак алгоритм глибокого навчання для точного скринінгу і прогнозування діагнозу вимагає великих наборів анотованих даних, і клініки часто стикаються з проблемою дорогого експертного маркування.