Ученые Томского политехнического университета (ТПУ) совместно с коллегами разрабатывают систему для офтальмологов. В ее основу лягут алгоритмы, которые позволят определять, анализировать и прогнозировать патологические процессы сетчатки у пациентов.

Авторы проекта подчеркнули, что традиционные методы диагностики основаны на визуальном осмотре глазного дна врачом, что делает результаты зависимыми от его квалификации и опыта. Применение искусственного интеллекта позволит создавать объективные вероятностные прогнозы развития заболеваний, основываясь на принципах доказательной медицины и математическом моделировании.

Нейросеть будет обучаться на данных из баз DIAREDB1 и 2-е-Ophtha, а также на специально подготовленном наборе данных. Для создания сверточной нейросети исследователи используют размеченные наборы данных и собственный датасет для обучения.

Для описания и исследования характеристик патологии сетчатки ученые планируют создать собственные модели на Python. При прогнозировании состояния пациентов будут учитывать как выводы нейросети, так и общую клиническую картину заболевания. Дополнительно авторы хотят привлечь клинических врачей-офтальмологов, которые будут контролировать качество и достоверность итоговых данных.