Учёные Уральского федерального университета (УрФУ) совместно с международной группой исследователей разработали метод ранней диагностики неврологических заболеваний по снимкам сетчатки глаза. Технология основана на искусственном интеллекте и уже показала высокую эффективность в выявлении признаков СДВГ, аутизма и болезни Паркинсона.

В основе метода — анализ электроретинограммы, неинвазивного теста, фиксирующего реакцию сетчатки на свет. Алгоритм, созданный специалистами центра «Искусственный интеллект» УрФУ, способен не только классифицировать результаты как «норма» или «патология», но и выделять конкретные участки сигнала, связанные с нарушениями. Для этого применяется explainable AI — подход, позволяющий врачу понять логику работы модели и использовать её как инструмент поддержки решений.

Исследование проводилось на базе данных, собранных международным консорциумом под руководством профессора Университета Флиндерса (Австралия) Пола Констебля. Учёные применили методы классификации временных рядов и библиотеку SHAP, основанную на теории игр, чтобы объяснять предсказания моделей. Это повысило прозрачность работы алгоритма и доверие к результатам.

В перспективе разработку планируют адаптировать для диагностики заболеваний сетчатки, включая глаукому и врождённую куриную слепоту, а также для расширенного спектра нейродегенеративных расстройств.

Раннее выявление болезней Паркинсона или аутизма значительно повышает шансы на успешную терапию и корректировку лечения. Для российских клиник методика может стать доступным инструментом, который снизит нагрузку на врачей и ускорит постановку диагноза.

Читайте ещё по теме:

• ИИ на страже здоровья: в НГУ стартовал проект по анализу томографии для диагностики рака
• Курчатовский институт применяет ИИ для расчёта вакцин против лихорадки денге и других болезней
• Быстрее и точнее: искусственный интеллект для диагностики артроза начали применять в Москве