ИИ для глаз: как глубокое обучение может предотвратить диабет-индуцированную слепоту

0
124

Существует много болезней, которые вызваны диабетом, некоторые даже — смертельные. Но одно заболевание, вызванное диабетом, протекает практически без симптомов.

Пациент «может заснуть однажды ночью, а проснуться на следующее утро слепым, без каких-либо симптомов», — сказал Джонатан Стивенсон (Jonathan Stevenson), главный специалист по стратегии и информации для интеллектуальных систем визуализации изображений (IRIS), говоря о состоянии, известном как диабетическая ретинопатия.

В то время как большинство осложнений диабета, таких как сердечные заболевания, болезни почек и повреждение нервов, имеют явные признаки, диабетическая ретинопатия может подкрасться к пациенту внезапно, если не проводить раннее регулярное обследование глаз.

IRIS применяет глубокое обучение на GPU и услуги Azure Machine Learning для раннего и широкого выявления диабетической ретинопатии, а также не позволяют пациентам потерять зрение.

Широкое распространение диабетических глазных тестов

Менее 40 процентов из 370 миллионов диабетиков в мире проходят диагностику состояния глаз, связанное с диабетом. Хуже того, в то время как число пациентов с диабетом неуклонно росло в последние десятилетия, численность офтальмологов сокращается.

IRIS пытается преодолеть этот пробел, сделав ретинальные тесты быстрыми, легкими и широко доступными.

Пациент с диабетом может ослепнуть внезапно и полностью. Доктор Сунил Гупта, который основал IRIS в 2011 году, обнаружил что глубокое обучение может выявить ранние показатели диабетических осложнений в сетчатке.

Теперь IRIS готовится к выпуску обновленного компонента в свое облачное решение, которое быстро анализирует загруженные изображения и возвращает этот анализ лицам, осуществляющим уход, и достигает 97-процентного успеха в сопоставлении анализа экспертов-офтальмологов.

Использование последних наборов инструментов Microsoft

За этим решением стоит подход, сочетающий графические процессоры NVIDIA и библиотеку обучения TensorFlow с Microsoft Azure Machine Learning Services и CNTK, которые позволяют писать низкоуровневые аппаратно-агностические алгоритмы.

Jocelyn Desbiens, ведущий новатор и научный сотрудник по данным IRIS, сказал, что компания была одной из первых организаций, использующих инструментальные средства Microsoft таким образом. IRIS также использует Kubernetes для организации своего облачного контейнера, который работает на платформе Microsoft Azure.

Чтобы построить свою модель, IRIS получила набор данных около 10 000 изображений сетчатки, просеив их, чтобы показать 8000 высококачественных изображений, 6000 из которых были использованы для обучения, а 2000 — для проверки.

Система может обнаруживать различия между левым и правым глазом, а также между диабетическими и нормальными глазами. В конечном счете, она рекомендует, что пациент должен обратиться к врачу.

В конечном счете, IRIS намерена применить свое понимание сетчатки, чтобы помочь в лечении других состояний. По словам Стивенсона, сетчатка — это окно в здоровье человека, которое дает подсказки обо всем: от аутоиммунных расстройств и рака до сердечно-сосудистых заболеваний.

Без разглашения специфики он дал понять, что работа IRIS не остановится на диабетической слепоте.

«Изучая особенности в сетчатке, — сказал Стивенсон, — мы сможем выявить другие заболевания, которые не обязательно связаны с глазами».