10 ноября 2023 состоялся XII международный симпозиум «Проблемные вопросы глаукомы: искусственный интеллект в диагностике и мониторинге».
Симпозиум, который проходил в форме телемоста, был организован заведующей кафедрой глазных болезней ФМБЦ имени А.И. Бурназяна ФМБА России, Н.И. Курышевой при поддержке Российской академии наук, Общества офтальмологов России и Российского общества катарактальных и рефракционных хирургов. Свои доклады представили ведущие ученые из университетов Китая, США, Сингапура и Австрии.
В работе симпозиума приняли участие: академик РАН В.А. Черешнев, член-корреспондент РАН, председатель Общества офтальмологов России, заместитель генерального директора по научной работе ФГАУ «НМИЦ «МНТК «Микрохирургия глаза» им. акад. С.Н. Федорова профессор Б.Э. Малюгин, президент Российского общества катарактальных и рефракционных хирургов профессор В.Н. Трубилин, ведущий научный сотрудник ФГБНУ «НИИГБ им. М.М. Краснова» к.м.н. А.А. Антонов, ассистент кафедры офтальмологии лечебного факультета им. акад. А.П. Нестерова ФГАОУ ВО РНИМУ им. Н.И. Пирогова А.Б. Мовсисян, профессор кафедры офтальмологии Медицинской школы Йонг Лу Лин Национального университета Сингапура Cheng Ching Yu, доцент клинической офтальмологии, директор стационарной офтальмологической службы больницы Университета Южной Калифорнии Benjamin Yi Xing Xu (США), профессор Офтальмологического Центра Чжуншань Университета Сунь Ятсена Xiulan Zhang (Китай), доцент Офтальмологического центра Университета Сунь Ятсена Fei Li (Китай), научный директор и руководитель отдела визуализации глаза Сингапурского Института Исследований Глаза, профессор кафедры биомедицинской инженерии Наньянского технологического университета Leopold Schmetterer (Сингапур, Австрия).
В приветственном слове академик РАН В.А. Черешнев отметил актуальность применения искусственного интеллекта (ИИ) в науке, технике, образовании, психологии, медицине, а также на стыке различных областей. Академик В.А. Черешнев коснулся также этических и правовых аспектов использования ИИ.
По мнению члена-корреспондента РАН, профессора Б.Э. Малюгина, роботизированная хирургия, как одна из точек приложения ИИ, позволяет в десятки раз сократить время реакции на внештатные ситуации, тем самым повысить эффективность лечения.
Профессор В.Н. Трубилин акцентировал внимание участников на возможности ИИ менять подходы к диагностике и мониторингу глаукомы, что позволяет выявлять заболевание на максимально ранней стадии и делать лечение более целенаправленным.
Профессор Cheng Ching Yu подробно остановился на возможности скрининга глаукомы с использованием методов глубокого обучения (Deep Learning, DL). В частности, достоверно доказана высокая чувствительность и специфичность DL для выявления глаукомы по фундус-изображениям (фотографиям) глазного дна и снимкам оптической когерентной томографии (ОКТ). Однако на результаты скрининга с помощью ИИ оказывают влияние индивидуальные анатомические особенности пациентов (узкий зрачок, малый или большой размер диска зрительного нерва, миопия высокой степени и т.д.). Кроме того, низкое качество изображений в части случаев может снижать эффективность данного метода. Программы скрининга высоко затратны, поэтому требуются дальнейшие исследования для понимания долгосрочного прогноза применения машинного обучения в данной области.
В дискуссии, которую вызвал данный доклад, профессор Cheng Ching Yu подчеркнул, что несмотря на возможности, открываемые ИИ, вопрос о целесообразности проведения скрининга при глаукоме все еще остается нерешенным. Это объясняется как недостаточной экономической эффективностью подобного скрининга, так и отсутствием достоверных сведений, свидетельствующих о том, что данный скрининг мог бы улучшить отдаленный прогноз заболевания в целом.
Профессор Н.И. Курышева представила результаты исследований, касающихся применения глубокого машинного обучения в персонализированном лечении ранних стадий первичного закрытия угла (без признаков глаукомной оптической нейропатии). Выбор метода лечения (периферическая лазерная иридотомия или ленсэктомия, включая экстракцию прозрачного хрусталика) определяется прогнозом гипотензивного эффекта операции, который рассчитывается с использованием метода DL. Докладчик отметила, что результат лечения зависит от множества индивидуальных клинико-анатомических параметров пациента, точно анализируемых ИИ. Более простым решением вопроса о выборе метода лечения является упрощенный вариант, рассчитываемый по формуле, учитывающей всего 4 параметра, легко доступных в реальной клинической практике, а именно: пол, глубина передней камеры, внутриглазное давления и длина переднезадней оси глаза.
Дифференциальная диагностика закрытых и открытых углов передней камеры глаза является ключевым моментом в диагностике глаукомы. Автоматизированный анализ углов с помощью ИИ, по мнению Benjamin Yi Xing Xu, позволяет выполнить не только качественную оценку угла, но и количественную, повышая эффективность диагностики.
Продолжила тему скрининга закрытых углов Xiulan Zhang. Она отметила, что цифровая гониоскопия на основе анализа трехмерных изображений угла передней камеры, полученных с помощью оптической когерентной томографии, в перспективе может полностью вытеснить ручную гониоскопию. Кроме того, с помощью DL возможно прогнозирование прогрессирования глаукомы, например, по фундус-изображениям глазного дна.
Тем не менее, существует ряд проблем, связанных с применением ИИ. В своем докладе Fei Li сообщил о трудностях с обобщением, интерпретацией, адаптивностью множественных данных, отсутствии их единой оценки, а также трудоемкости процесса. Положительным моментом является применение изображений, полученных со смартфонов, для выявления и мониторинга глаукомы, что в реальной клинической практике снижает нагрузку на первичную медицинскую помощь.
С помощью машинного обучения возможен не только прогноз прогрессирования заболевания, но и предиктивный расчет эффективности лечения. Весьма перспективными направлениями в области ИИ все докладчики отметили использование смартфонов в момент оказания первичной медицинской помощи, создание более точных моделей машинного обучения, многоступенчатую интеграцию и сохранение конфиденциальности данных. Использование больших языковых моделей в качестве интерактивных медицинских помощников знаменуют революционный сдвиг в парадигме здравоохранения.
Перспективным направлением является совершенствование моделей DL на больших наборах данных в будущем. Профессор Leopold Schmetterer акцентировал внимание на масштабных данных, используемых ИИ в профилактике, скрининге заболеваний, телемедицине, организации здравоохранения и т.д. В своем докладе он подробно остановился на источниках поступления информации о больных, особенностях ее обработки и внедрении результатов. Докладчик особо подчеркнул перспективы использования ИИ при планировании и строительстве новых больниц и организации потоков больных глаукомой.
По мнению А.Б. Мовсисян, искусственные нейросети обладают пока не до конца оцененным потенциалом в области скрининга, диагностики и мониторинга первичной открытоугольной глаукомы. В докладе были приведены данные о применении искусственной нейросети в скрининге и мониторинге начальной стадии глаукомы. Автором обобщены результаты многолетних наблюдений за пациентами с глаукомой, включая результаты визуализации зрительного нерва.
Безусловно, любые модели глаукомы и программы использования ИИ, требуют информации, получаемой с помощью тонометров. Как отметил к.м.н. А.А. Антонов, на первом этапе необходимо изучить патогенетические механизмы (например, биомеханические свойства роговицы в оценке тонометрических показателей) и лишь вторым этапом создавать модели машинного обучения. Решение вопросов персонифицированной тонометрии и определение индивидуальных показателей нормы внутриглазного давления позволит создать качественные модели DL для диагностики и мониторинга глаукомы.
Оживленная дискуссия наметила новые горизонты исследований в области применения ИИ. Открытый диалог между российскими и зарубежными специалистами по наиболее сложным и нерешенным аспектам, касающимся проблем применения ИИ при глаукоме, позволил расширить и углубить знания офтальмологов в новом перспективном направлении.
Подводя итог, профессор Н.И. Курышева отметила, что глаукома движется в эру больших языковых моделей; искусственный интеллект (ИИ) представляет собой мощный инструмент для скринингового выявления пациентов с глаукомой или подверженных риску ее развития; проблемы включают трудоемкое аннотирование данных, их низкую обобщаемость и ограниченную интерпретируемость во время разработки моделей, а также нехватку данных и низкое качество клинических изображений. Необходимо повышать конфиденциальность данных, использовать синтетические изображения, созданные генеративной моделью. Интеграция ИИ со смартфонами может улучшить мониторинг пациентов с глаукомой; ИИ – это существенный прорыв на пути персонализированной медицины.
Материал подготовила профессор Н.И. Курышева
