Сделан прорыв в диагностике глазных заболеваний

Читать новость на украинском языке, сообщает Medical Xpress.

Ученые из немецкого исследовательского центра гигиены окружающей среды Helmholtz Zentrum München совместно с Техническим университетом Мюнхена разработали новый метод глубокого обучения, который позволяет проводить более эффективный автоматизированный скрининг глазных болезней, связанных с диабетом.

Благодаря уменьшению количества дорогостоящих данных аннотированного изображения, необходимых входных и выходных значений, разработанный метод является весьма перспективным для клиник.

Для диагностики диабетической ретинопатии исследователи разработали алгоритм скрининга, который требует на 75 % меньше аннотированных данных и обеспечивает высокую диагностическую эффективность.

Со слов ученых, автоматическое обнаружение и диагностика диабетической ретинопатии с помощью нового метода – большой прорыв в скрининговых обследованиях.

В последние годы клиники сделали первые шаги в направлении искусственного интеллекта и глубокого обучения для автоматизации медицинских осмотров. Однако алгоритм глубокого обучения для точного скрининга и прогнозирования диагноза требует больших наборов аннотированных данных, и клиники часто сталкиваются с проблемой дорогостоящей экспертной маркировки.