Использование искусственного интеллекта в ОКТ: перспективы диагностики глазных болезней

Использование искусственного интеллекта в оптической когерентной томографии (ОКТ) открывает новые горизонты в ранней и точной диагностике заболеваний сетчатки и зрительного нерва. Этот современный подход объединяет высокую детализацию ОКТ-сканирования с мощными аналитическими возможностями компьютерных алгоритмов. Искусственный интеллект (ИИ) не заменяет врача, а выступает в роли сверхточного и неутомимого ассистента, способного выявлять мельчайшие патологические изменения, которые могут быть не видны человеческому глазу на ранних стадиях. Такой симбиоз технологий и клинического опыта позволяет значительно повысить качество диагностики и своевременно начинать лечение, сохраняя зрение пациентам.

Как искусственный интеллект меняет подходы к анализу ОКТ-снимков

Традиционно врач-офтальмолог анализирует сотни срезов сетчатки, полученных в ходе исследования методом оптической когерентной томографии. Это требует высокой концентрации, большого опыта и времени. Искусственный интеллект кардинально меняет этот процесс. Специальные алгоритмы, обученные на миллионах анонимизированных ОКТ-снимков с подтверждёнными диагнозами, способны выполнять сложнейшие задачи за считаные секунды. Это не просто автоматизация, а качественный скачок в анализе данных.

Основная работа ИИ заключается в следующем:

• Сегментация. Алгоритм с микронной точностью выделяет все слои сетчатки на снимке. Это позволяет объективно оценить их толщину, структуру и выявить локальные изменения. Человеку выполнить такую детальную сегментацию вручную практически невозможно.
• Обнаружение патологических признаков. Искусственный интеллект находит и классифицирует специфические биомаркеры заболеваний: друзы (отложения под сетчаткой), отёк, участки атрофии, новообразованные сосуды, изменения в слое нервных волокон. Он может количественно оценить их объём и площадь.
• Прогнозирование рисков. На основе анализа совокупности признаков некоторые системы ИИ способны прогнозировать вероятность прогрессирования заболевания. Например, они могут оценить риск перехода сухой формы возрастной макулярной дегенерации во влажную, более агрессивную форму. Это даёт врачу и пациенту возможность действовать на опережение.

Важно понимать, что искусственный интеллект не ставит диагноз самостоятельно. Он предоставляет врачу подробный, структурированный и объективный отчёт с выделенными подозрительными участками и количественными данными. Окончательное решение, постановка диагноза и назначение лечения всегда остаются за специалистом, который учитывает не только данные ОКТ, но и полную клиническую картину, анамнез и результаты других обследований.

Основные направления применения ИИ в оптической когерентной томографии

Системы на основе искусственного интеллекта уже доказывают свою эффективность в диагностике и мониторинге наиболее распространённых и опасных заболеваний глаз. Их применение позволяет выявлять болезни на доклинической стадии, когда сам пациент ещё не замечает никаких симптомов.

Вот ключевые области, где применение ИИ в ОКТ даёт наиболее значимые результаты:

• Возрастная макулярная дегенерация (ВМД). Искусственный интеллект точно идентифицирует и измеряет друзы, определяет их тип и объём, что является ключевым фактором риска прогрессирования ВМД. Алгоритмы также выявляют ранние признаки появления новообразованных сосудов, что критически важно для своевременного начала лечения влажной формы заболевания.
• Диабетическая ретинопатия и макулярный отёк. ИИ быстро и точно обнаруживает утолщение сетчатки (макулярный отёк) — одно из главных осложнений диабета, ведущее к потере центрального зрения. Алгоритмы могут количественно оценить объём отёка, что помогает врачу выбрать тактику лечения и объективно отслеживать его эффективность в динамике.
• Глаукома. При глаукоме происходит постепенная атрофия зрительного нерва и слоя нервных волокон сетчатки. Искусственный интеллект проводит точнейший анализ толщины этих структур, сравнивает показатели с возрастной нормой и выявляет малейшие отклонения, которые могут свидетельствовать о начале заболевания задолго до появления дефектов в полях зрения.
• Другие заболевания сетчатки. Технология также применяется для анализа изменений при тромбозах вен сетчатки, центральной серозной хориоретинопатии и других патологиях, требующих детальной оценки состояния макулярной области.

Преимущества и ограничения диагностики с помощью искусственного интеллекта

Как и любая технология, применение ИИ в оптической когерентной томографии имеет свои сильные стороны и определённые вызовы. Важно объективно оценивать и то, и другое для правильного понимания роли этого инструмента в современной медицине.

Для наглядности основные преимущества и ограничения можно представить в виде таблицы:

Нужен очный осмотр?

Найдите лучшего офтальмолога (окулиста) в вашем городе по рейтингу и отзывам.

Найти офтальмолога (окулиста) рядом

Партнер сервиса:

Реальные отзывы Актуальные цены

Роль врача в эпоху диагностики с применением ИИ

Многих пациентов беспокоит вопрос: не приведёт ли внедрение искусственного интеллекта к тому, что диагностикой будет заниматься бездушная машина? Ответ однозначный — нет. Роль врача не уменьшается, а трансформируется и становится ещё более значимой.

Искусственный интеллект берёт на себя рутинную, но трудоёмкую часть работы — детальный анализ и разметку изображений. Он предоставляет врачу объективную, количественную информацию. Однако интерпретировать эти данные в контексте уникальной клинической ситуации конкретного пациента, учесть его жалобы, сопутствующие заболевания, образ жизни и принять взвешенное решение о тактике лечения может только человек — квалифицированный специалист.

Врач перестаёт быть просто «расшифровщиком» снимков и в большей степени становится клиническим стратегом. Он использует мощный инструмент для получения более полной картины заболевания, что позволяет ему сосредоточиться на самом главном: общении с пациентом, разработке персонализированного плана лечения и психологической поддержке. Таким образом, технологии не отдаляют врача от пациента, а наоборот, помогают сделать их взаимодействие более эффективным и продуктивным.

Будущее ОКТ-диагностики: что ожидать пациентам

Технологии искусственного интеллекта в офтальмологии развиваются стремительно. В ближайшем будущем можно ожидать ещё более широкого их внедрения в клиническую практику. Для пациентов это означает переход на новый уровень оказания медицинской помощи.

Перспективы развития включают:

• Персонализированная медицина. Системы ИИ будут не только ставить диагноз, но и помогать подбирать наиболее эффективный вид лечения для конкретного пациента на основе анализа множества параметров его ОКТ-снимков.
• Повсеместный скрининг. Упрощение и удешевление анализа позволит проводить массовые скрининговые обследования на диабетическую ретинопатию или глаукому, выявляя эти заболевания на самых ранних стадиях у миллионов людей.
• Интеграция данных. Алгоритмы смогут анализировать данные оптической когерентной томографии в комплексе с другой информацией (например, генетическими тестами, данными о системных заболеваниях), что позволит создавать полную модель здоровья глаз пациента и прогнозировать риски на годы вперёд.

Внедрение искусственного интеллекта в ОКТ-диагностику — это не просто очередной технологический шаг. Это фундаментальное изменение подхода, которое делает высокоточную диагностику более доступной, объективной и ориентированной на предотвращение потери зрения, а не только на лечение уже развившихся стадий болезни.

Список литературы

1. Возрастная макулярная дегенерация. Клинические рекомендации. Общероссийская общественная организация «Ассоциация врачей-офтальмологов». — М., 2020.
2. Офтальмология: Национальное руководство / под ред. С.Э. Аветисова, Е.А. Егорова, Л.К. Мошетовой, В.В. Нероева, Х.П. Тахчиди. — 2-е изд., перераб. и доп. — М.: ГЭОТАР-Медиа, 2018. — 904 с.
3. Ting D.S.W., Pasquale L.R., Peng L., et al. Artificial intelligence and deep learning in ophthalmology // British Journal of Ophthalmology. — 2019. — Vol. 103(2). — P. 167-175.
4. Flaxel C.J., Adelman R.A., Bailey S.T., et al. Diabetic Retinopathy Preferred Practice Pattern® // Ophthalmology. — 2020. — Vol. 127(1). — P. 66-145.
5. Schuman J.S., Puliafito C.A., Fujimoto J.G. Optical Coherence Tomography of Ocular Diseases. — 3-е изд. — SLACK Incorporated, 2014. — 976 p.