Традиционно осмотр офтальмолога ассоциируется с проверкой зрения. Однако современные исследования показывают, что глаза могут рассказать гораздо больше о состоянии всего организма. Благодаря глубокому обучению и нейросетям, обычные фотографии глаз становятся инструментом для ранней диагностики сердечно-сосудистых заболеваний, диабета, анемии и даже определения биологического возраста человека

Сетчатка как карта сердечно-сосудистого риска

Сетчатка — это единственное место в теле, где врачи могут напрямую и неинвазивно наблюдать кровеносные сосуды

Используя алгоритмы глубокого обучения, натренированные на данных сотен тысяч пациентов, ученые научились предсказывать такие факторы риска, как возраст, пол, статус курения и артериальное давление, основываясь только на изображениях глазного дна

Например, ИИ может отличить курильщика от некурящего с точностью 71% и предсказать систолическое артериальное давление с погрешностью в пределах 11 мм рт. ст.

Более того, алгоритм способен предсказать риск возникновения инфаркта или инсульта в течение следующих пяти лет с точностью 70%, что сопоставимо с методами, требующими анализа крови на холестерин

Диагностика анемии и болезней почек без уколов

Анемия поражает более 1,6 миллиарда человек в мире, но часто остается незамеченной из-за инвазивности существующих тестов

Исследования Google показали, что модели ИИ могут успешно количественно определять концентрацию гемоглобина и обнаруживать анемию по фотографиям глазного дна с высокой точностью (AUC 0.88)

Модель фокусируется на мелких деталях вокруг диска зрительного нерва и кровеносных сосудов

Глаза также отражают состояние почек. С помощью ИИ по внешним фотографиям глаза можно обнаружить признаки хронической болезни почек, предсказывая такие показатели, как скорость клубочковой фильтрации (eGFR) и соотношение альбумина к креатинину в моче

«Часы старения» в ваших глазах

Одним из самых интригующих открытий стали «сетчаточные часы старения» (eyeAge)

ИИ может определить биологический возраст человека по состоянию сетчатки. Было обнаружено, что если предсказанный «возраст глаза» выше хронологического, это коррелирует с повышенным риском развития возрастных заболеваний, включая болезнь Альцгеймера и ХОБЛ, а также с более высоким риском общей смертности

Генетический анализ показал, что за ускоренное старение глаза могут отвечать определенные гены, такие как ALKAL2, подавление которых в экспериментах на мухах замедляло возрастное ухудшение зрения

Внешний осмотр: диабет и липиды

Для диагностики не всегда нужно заглядывать вглубь глаза. Обычные фотографии передней части глаза позволяют ИИ выявлять плохой контроль уровня сахара в крови (HbA1c ≥ 9%) и повышенный уровень липидов

Анализ «зон внимания» нейросети показал, что для этих предсказаний ИИ использует область склеры и конъюнктивы, где видны кровеносные сосуды

Проблема «черного ящика» и ИИ-ловушки

Одной из главных сложностей в использовании ИИ в медицине является понимание того, на что именно смотрит алгоритм. Ученые используют методы «карт внимания» и генеративный ИИ (StylEx), чтобы визуализировать признаки, которые находит сеть

Иногда это помогает выявить неожиданные ошибки. Например, было замечено, что наличие подводки для глаз (косметики) на фото коррелирует с предсказанием низкого гемоглобина

Это происходит потому, что косметикой чаще пользуются женщины, у которых анемия встречается чаще. Использование междисциплинарных панелей экспертов позволяет отличать реальные биомаркеры (например, сужение артерий при гипертонии) от подобных ложных корреляций

Будущее диагностики

Технология пока находится на стадии исследований, но потенциал огромен. Переход от специализированных фундус-камер к обычным смартфонам может сделать скрининг здоровья доступным в каждой аптеке или даже дома

Это позволит выявлять болезни на ранних стадиях, когда вмешательство наиболее эффективно