Разработка поможет врачам быстрее диагностировать заболевание, которое без своевременного лечения приводит к необратимой слепоте. Об учебном проекте сообщает пресс-служба Новосибирского государственного университета.
Одиннадцатиклассник из Специализированного учебно-научного центра НГУ Сергей Матвеев создал нейросеть, которая определяет ретинопатию у недоношенных детей по снимкам глазного дна. Система корректно распознает патологию с точностью 98% — на 98 снимках из 100, что сопоставимо с профессиональными медицинскими системами.
Ретинопатия недоношенных — серьезное заболевание сетчатки глаза, которое развивается у детей, родившихся раньше срока. Болезнь поражает кровеносные сосуды сетчатки и может привести к полной потере зрения. Традиционная диагностика требует длительного обследования с использованием лазерного сканирования и иногда магнитно-резонансной томографии.
Молодой разработчик протестировал пять различных нейросетевых моделей на массиве из 20 тыс. снимков глазного дна с разными стадиями заболевания. Данные для обучения системы он нашел на специализированных медицинских платформах, где клиники размещают заявки на разработку диагностических инструментов.
Архитектура модели. Изображение: СУНЦ НГУ
«Цель моего проекта заключалась в создании ИИ-инструмента для организаций здравоохранения, который помогает определять патологии сетчатки у новорожденных», — объясняет Сергей Матвеев. Во время работы одиннадцатиклассник консультировался с врачом-офтальмологом, чтобы классифицировать медицинские снимки и освоить профессиональную терминологию.
За разработку школьник получил диплом первой степени на Международной студенческой конференции в секции «Интеллектуальные системы». Сейчас он планирует усовершенствовать модель и создать удобный графический интерфейс для медицинских работников. В будущем Сергей видит себя ML-разработчиком в области медицинской диагностики.
