ОМ Непростой журнал
Люди, больные диабетом, часто страдают от состояния, которое называется диабетической ретинопатией: кровеносные сосуды сетчатки их глаз повреждаются и начинают кровоточить. Примерно у каждого третьего диабетика наблюдается эта патология, и, если ее не лечить, со временем она приводит к полной слепоте. Чем раньше врачи смогут диагностировать ретинопатию, тем выше шансы ее вылечить.
Проблема заключается в том, что у многих людей попросту нет доступа к офтальмологу, который мог бы диагностировать заболевание на ранних стадиях. Во всем мире около 378 миллионов больных сахарным диабетом, и в настоящее время ситуация такова, что медицина далеко не всегда успевает помочь им, поэтому ретинопатия является основной причиной ухудшения зрения и возникновения слепоты у трудоспособного населения.
Компания Google разработала новый способ того, как можно обучить нейронную сеть вычислять ретинопатию на основании фотографий глаз пациентов. Работа, посвященная этим исследованиям, была опубликована во вторник в журнале Journal of the American Medical Association. Для тех, кто не знает, нейронная сеть — это такой «компьютерный мозг», пусть и сильно упрощенный в сравнении с человеческим. Загрузив в его базу данных множество фотографий как здоровых людей, так и пациентов с поврежденной сетчаткой глаза, инженеры теоретически могут научить компьютер выискивать признаки возникновения заболевания на основании общих паттернов. После всех приготовлений команда Google провела первое пробное испытание нейросети, поставив одинаковую задачу перед ней и опытными офтальмологами. Их задача заключалась в том, чтобы по фотографии глаз решить, болен человек или здоров.
Как оказалось, алгоритм Google не просто сравнился, но и превзошел людей во время анализа. Подобные технологии уже используются для того, чтобы диагностировать болезни сердца и некоторые виды рака. В настоящее время они не имеют под собой такой обширной базы, как новая разработка, но работают примерно по тому же принципу. Благодаря ей, врачи могут выявить такие проблемы, как закупорка артерий и раковые опухоли, просто глядя на снимки вашего тела, будь то рентген или КТ. Но тут в дело вступает человеческий фактор: зрение человека не идеально, и часто врач просто не видит патологию на снимке. Логичным решением здесь было найти компьютер, который всегда начеку, обладает идеальной памятью и острым зрением, способным различить даже ранние стадии болезни.
Но и здесь не обошлось без проблем: компьютеру намного труднее понять, какие именно особенности фотографии указывают на заболевание, чем даже далекому от медицины человеку. Поэтому главным вызовом для инженеров стала именно попытка научить компьютер смотреть на фотографию так, как это делал бы врач. У Google есть солидный опыт работ в этой области и огромная база данных, так что их шанс на успех весьма велик. Другие команды тоже начали работать в этом направлении. К примеру, Университет Корнелла обучает нейросеть распознавать заболевания легких, сердца и костей. Финские ученые работают над тем, чтобы научить систему выделять маркеры малярии из образца крови, а IBM потратила годы на разработку алгоритма, позволяющего обнаружить рак кожи.
Не стоит забывать, что кроме медицинского и технического фактора большую роль в том, получат ли подобные программы повседневное применение в клиниках, играет еще и юридические особенности законодательства той или иной страны. Как бы то ни было, даже если у Google не получится довести до идеального состояния свой проект, их наработки безусловно помогут другим ученым продвинуться в сфере ранней диагностики заболеваний.
