Самарские ученые и врачи обучили нейросеть планировать операции для предотвращения слепоты

Ученые Самарского университета совместно с врачами Самарской областной клинической офтальмологической больницы им. Ерошевского и Самарского государственного медицинского университета создали прототип интеллектуальной системы, которая позволяет автоматически планировать операции на сетчатке глаза, проводимые для сохранения зрения у пациентов с диабетической ретинопатией.

Сахарный диабет признается одной из глобальных медико-социальных проблем современного общества. Среди наиболее тяжелых и распространенных его осложнений — диабетическая ретинопатия. Это заболевание сегодня стало одной из основных причин нарушения зрения вплоть до необратимой слепоты.

Одним из эффективных способов лечения диабетической ретинопатии является лазерная хирургия — нанесение множества дозированных микроскопических ожогов (коагулятов) в области возникновения макулярного отека, вызванного поражениями мелких кровеносных сосудов сетчатки глаза. 

Эффективность такой процедуры зависит от опыта и квалификации конкретного хирурга-офтальмолога, точности расстановки им коагулятов. При подготовке к операции специалист совмещает данные оптической когерентной томографии (ОКТ) и глазного дна пациента на основании которых разрабатывает план лазерного воздействия на пораженные области. 

Однако ручная расстановка не всегда оказывается достаточно оптимальной и точной. Для планирования используются стандартные шаблоны, которые не соответствуют разнообразию форм отека и расположению сосудов. Неравномерность расстановки точек прижигания создает либо риск увеличения травматичности в зонах избыточной коагуляции, либо снижает эффективность лечения на участках, где воздействие было недостаточным. К тому же на планирование такой операции уходит много времени.

Применение искусственного интеллекта позволяет точно сегментировать сетчатку конкретного пациента, обеспечить расстановку коагулятов исключительно в области пораженного участка глаза, а главное дозировать мощность лазерного воздействия для каждой точки прижигания. 

По оценке разработчиков, использование системы позволит в 9 раз снизить вероятность нанесения лазерных ожогов за границы макулярного отека, сократит время подготовки к операции и снизит риск появления у пациентов послеоперационных осложнений. 

К настоящему времени с помощью технологий big data проанализирован массив изображений глазного дна и ОКТ сетчатки глаза. На их основе сформированы модели сверточных нейронных сетей для автоматического выделения патологических структур на изображениях глазного дна.

Коллективом ученых подготовлен прототип интеллектуальной системы, которая на основе персональной истории болезни пациента сможет самостоятельно формировать план лечения, рекомендовать оптимальное расположение точек и режимов лазерного воздействия. 

"Конечная цель нашего исследования — предоставить хирургам интеллектуальную систему, которая на основе полученных данных за несколько секунд будет выводить рекомендованный план лечения непосредственно до операции, — сообщила научный руководитель проекта, профессор кафедры технической кибернетики Самарского университета Наталья Ильясова. — "Умная система" позволит врачам в режиме реального времени наблюдать рекомендуемый план лечения диабетической ретинопатии". 

Исследования ведутся в рамках гранта Российского фонда фундаментальных исследований (РФФИ) и рассчитаны до 2022 года. На завершающем этапе проекта ученые планируют дополнить технологию системой дополненной реальности, благодаря которой хирурги-офтальмологи смогут в режиме реального времени сверять свои действия с рекомендованным планом операции.

Фото: pixabay.com