Діагностика діабетичної ретинопатії за допомогою ШІ
Як фахівці Google використовують штучний інтелект, щоб допомогти лікарям у запобіганні сліпоти у хворих на діабет.
Науковець із Відділу досліджень Google Варун Гулшан шукав проект, що відповідає кільком критеріям.
У роботі над проектом Гулшан хотів застосувати свій досвід розробки алгоритмів штучного інтелекту (ШІ) і стимулювати власний інтерес до науки й медицини. Крім того, він прагнув допомагати людям у своїй рідній країні – Індії.
Він написав електронного листа Філу Нельсону, директору Google Accelerated Science (GAS), і запитав, чи працюють вони над таким проектом.
Через кілька тижнів Гулшан отримав цифровий диск із сотнями анонімних знімків сітківки з лікарні в Індії. Нельсон мав проект, який би підійшов для Гулшана, однак спершу мав дізнатися, чи може модель штучного інтелекту навчитися розпізнавати, які із цих зображень демонструють ознаки конкретної причини сліпоти – хвороби під назвою діабетична ретинопатія?
"Я володів ідеальним набором навичок для цього завдання", – каже Гулшан, який раніше працював над ШІ для розпізнавання жестів. "Коли я поглянув на ці знімки, то переконався, що глибинне навчання впорається із цим", – розповідає він. "Його справді можна використовувати для подібних проблем".
Глобальна проблема
В Індії мешкає 70 мільйонів діабетиків, і проблема з діабетичною ретинопатією стає все серйознішою. Ця хвороба вражає задню частину сітківки й може призвести до повної сліпоти. В Індії 18% хворих на цукровий діабет уже мають це захворювання. З огляду на те, що 415 мільйонів діабетиків у всьому світі ризикують повністю втратити зір (найбільше випадків зареєстровано в США, Китаї і Індії), це захворювання набуло глобального масштабу.
із 70 мільйонів хворих на діабет в Індії мають цю недугу.
Однак гарна новина в тому, що повної втрати зору можна уникнути. Якщо діагностувати хворобу на ранній стадії, можна з високою вірогідністю зупинити її розвиток завдяки лікам, терапії, вправам і спеціальній дієті.
Складнощі
Великою проблемою щодо діабетичної ретинопатії є недостатня поінформованість. "Багато пацієнтів із діабетом вважають, що в них не ранні ознаки хвороби, а просто незначні проблеми із зором", – каже доктор Раджив Раман, хірург-офтальмолог у клініці "Санкара Нетралая" в Ченнаї (Індія). У мові гінді немає слова на позначення сітківки, тож навіть описати хворобу доволі складно. "У гінді й тамільській мовах є слова для катаракти та глаукоми, але для діабетичної ретинопатії перекладу немає", – каже доктор Раман.
Доктор Раджив Раман, хірург-офтальмолог у клініці "Санкара Нетралая"
Ченнай, Індія
Хоча офтальмолог може пояснити природу хвороби й розповісти, як регулярна діагностика допоможе відстежувати її розвиток, головна проблема полягає в дослідженні органів зору пацієнтів у зоні ризику. Поширення діабетичної ретинопатії в сільських спільнотах є не стільки медичною проблемою, скільки інфраструктурною. Щоб дістатися до найближчого спеціаліста, хворим часто доводиться долати довгий шлях, а відвідати кілька прийомів поспіль для них може бути майже неможливо.
"У багатьох жителів сільської місцевості діагностують пізні стадії діабетичної ретинопатії, однак часто вони навіть не знають, що хворіють на діабет."
Людям за межею бідності, які мають дбати про свої родини, дуже важко піклуватися ще й про власне здоров’я. Вони ігнорують хворобу, доки наслідки розвитку діабетичної ретинопатії не почнуть критично впливати на якість їхнього життя. На жаль, на цьому етапі хворому вже дуже важко допомогти. У багатьох жителів сільської місцевості діагностують пізні стадії діабетичної ретинопатії, однак часто вони навіть не знають, що хворіють на діабет", – каже доктор Шейла Джон, завідуюча відділенням телеофтальмології в клініці "Санкара Нетралая". "Вони втрачають зір. Однак у деяких випадках вони сліпнуть на одне око, а інше нам вдається врятувати."
Пацієнти, які чекають біля офтальмологічної клініки "Санкара Нетралая"
Ченнай, Індія
Створення команди
Найбільша проблема в діагностиці діабетичної ретинопатії – масштабна кількість захворювань. В одній лише Індії 70 мільйонів хворих на діабет потребують обстеження. При цьому не вистачає кваліфікованих лікарів, які могли б оглянути результати сканування сітківки ока.
Пацієнтів слід перевіряти на ранніх стадіях, коли вони ще не мають проблем із зором
"Спеціалісти не можуть практикувати в сільській місцевості, де проживає лише кілька пацієнтів," – розповідає доктор Р. Кім, головний лікар офтальмологічної клініки "Аравінд" у Мадураї, Індія. "Пацієнтів слід перевіряти на ранніх стадіях, коли вони ще не мають проблем із зором. Але як це зробити?" – запитує доктор Кім. "Ми фізично не можемо обстежити 70 мільйонів пацієнтів".
Якщо штучний інтелект Google допоможе спростити діагностику діабетичної ретинопатії за допомогою точних результатів сканування сітківки ока, можливо, зір мільйонів людей можна буде врятувати.
Найскладніше було створити набір даних для моделі штучного інтелекту, на якому вона могла б навчатися. Це завдання включало оцінку й почергове маркування всіх зображень сітківки пацієнтів із різними ступенями тяжкості захворювання. Для вирішення цієї проблеми знадобилася велика команда офтальмологів, чия оцінка зображень сітківки використовувалася в моделі штучного інтелекту.
Але спеціалістам потрібно мати більше якісних даних, якщо вони планують навчити модель штучного інтелекту тонкощам, які дійсно дадуть їй змогу аналізувати результати сканування сітківки ока.
Навчання моделі
Спершу обробляти зображення сітківки команді допомагали офтальмологи з клінік Aravind і Sankara Nethralaya. Уже кілька місяців потому модель навчилася визначати такі ключові ознаки діабетичної ретинопатії, як ураження нервової тканини, набряки й крововиливи. Гулшан був упевнений, що за допомогою більшого набору даних можна значно підвищити точність моделі.
Для цього команда звернулася до доктора Хорхе Куадроса, який керував Системою архівування й надсилання зображень очей або EyePACS. Ця телемедична мережа допомагає офтальмологам перевіряти зображення сітківки пацієнтів із віддалених сільських регіонів США на наявність діабетичної ретинопатії. Однак хворим доводилося тижнями чекати, поки надійдуть результати дослідження EyePACS, тому доктор Куадрос охоче погодився допомогти з прискоренням темпів діагностики.
Набір даних системи EyePACS містив зображення сітківки пацієнтів із різноманітними захворюваннями й у сто разів перевищував обсяг інформації, яку на той час встигла зібрати команда розробників моделі ШІ. Це означає, що значно зріс обсяг роботи з позначення, оскільки кожне зображення потрібно вивчати кілька разів, щоб уникнути суб’єктивних відмінностей між результатами, дослідженими різними фахівцями. "Модель визначає, щодо яких ознак оцінки всіх фахівців збігаються", – розповідає Дейл Вебстер, інженер-програміст у Google. "Завдяки цьому вона уникає помилок у майбутньому, забезпечуючи точніші результати".
На сьогодні вже близько 100 офтальмологів провели для моделі ШІ понад один мільйон досліджень.
Як працює штучний інтелект
Як працює модель штучного інтелекту (1/4)
Понад 50 офтальмологів вручну переглянули більше ніж 1 мільйон анонімних знімків сітківки й визначили стадію діабетичної ретинопатії на кожному з них.
Як працює модель ШІ (2/4)
Кожен знімок переглядається кілька разів і вручну оцінюється за шкалою від 1 (немає ознак діабетичної ретинопатії) до 5 (є серйозні симптоми).
Як працює модель штучного інтелекту (3/4)
Оцінені зображення вводяться в алгоритм розпізнавання. Завдяки тисячам таких зображень алгоритм може почати виявляти ознаки діабетичної ретинопатії так само, як офтальмолог.
Як працює модель штучного інтелекту (4/4)
Коли навчання завершиться, алгоритм можна буде використовувати в додатку під назвою "Автоматичне визначення захворювань сітківки" (Automated Retinal Disease Assessment, або ARDA). Цей додаток дає користувачу змогу завантажити знімок сітківки, щоб миттєво проаналізувати його на наявність ознак діабетичної ретинопатії.
Від моделі до пристрою
Усі учасники команди вважали, що цю модель можна перетворити на пристрій для автоматичного визначення захворювання сітківки (Automated Retinal Disease Assessment, або ARDA), і саме це мотивувало їх працювати над проектом.
Реалізувати цей задум допомогла інша співробітниця компанії Google – Лілі Пенг. Вона вчилася на лікаря й так само, як інші учасники офтальмологічної команди, надихалася перспективою створення корисного пристрою для клінічної практики.
Я бачила, що ми маємо багато чудових ідей, багато обіцянок, – каже вона. – Але чому деякі з них ніколи не вдається реалізувати?"
Лілі Пенг, Google
Пенг була переконана, що ARDA можна використовувати в клінічних умовах, але для цього потрібні були випробування й схвалення регуляторних органів. Для цього команда зосередилася на двох цілях: провести клінічне дослідження, щоб почати тестування ARDA в реальному світі, і написати статтю про результати для Journal of the American Medical Association (JAMA).
"Ми хотіли звернутися саме до JAMA, тому що вони займаються медичною практикою, – каже Нельсон. – Ми не просто хотіли показати, що можемо це зробити. Ми хотіли привернути до себе увагу лікарів".
Ще однією частиною роботи над пристроєм ARDA була презентація напрацювань в Управлінні з продовольства й медикаментів (FDA). Разом із Нельсоном Пенг представила натхненну й переконливу доповідь про переваги штучного інтелекту. Пенг була головною поборницею і посередником між різними спільнотами, які брали участь у втіленні ARDA в життя.
"Вона розуміє всіх, – каже Гулшан, – тому могла спілкуватися з нами й розібратися в технічних складнощах нашої роботи, а також збагнути точку зору лікарів і важливі аспекти практичного застосування". Лілі висловила цю ідею і перетворила її на щось, що потенційно можна використовувати в клініці".
Новий різновид термометра
Ніхто в команді Google не мав досвіду створення медичного пристрою, тому команда звернулася до Verily – компанії Alphabet, що спеціалізується на охороні здоров’я (Google також належить компанії Alphabet), щоб зорієнтуватися в регуляторних і клінічних вимогах, необхідних для отримання дозволу на використання технології ARDA як медичного пристрою.
Компанія Verily була прийнята до нещодавно оголошеної пілотної програми попередньої сертифікації FDA і стала однією з дев’яти компаній-учасниць, відібраних із сотень кандидатів. Вона використовує свій досвід, щоб просувати ARDA через клінічні випробування в Індії. Як і Гулшан, який повернувся до Індії, щоб допомагати лікарям і медсестрам користуватися цим пристроєм.
Ретельний огляд
Після консультації з оптометристом кожного пацієнта клініки "Санкара Нетралая" оглядає офтальмолог. Якщо лікар виявляє імовірне пошкодження очей, пацієнт проходить обстеження сітківки.
"Отримати дозвіл регуляторних органів важливо, – каже Пенг, – але ще важливіше, щоб лікарі, які працюють із нами, були впевнені в тому, що вони роблять, і користувалися програмним забезпеченням із задоволенням. Тож мова не лише про безпеку й ефективність, а й про те, чи дійсно це буде їм корисно".
Під час нещодавнього клінічного випробування ARDA було використано, щоб оцінити знімки 3000 хворих на діабет у двох лікарнях Індії. Висновки програми порівнювалися із заключеннями лікарів, що дало змогу підтвердити результати дослідження 2016 року, опубліковані в журналі JAMA: модель діагностувала хворобу не гірше, ніж медичні працівники, які оглядали пацієнтів.
Доктор Раджив Раман оглядає знімок сітківки пацієнта, на якому видно ознаки діабетичної ретинопатії.
Ченнай, Індія
Для доктора Куадроса головна перевага ARDA – це проста математика. Він зазначає, що відсоток людей із діабетичною ретинопатією в США знижується, що свідчить про дієвість профілактичного лікування. Однак рівень захворюваності на діабет зростає, тому загальна кількість людей, які страждають від діабетичної ретинопатії, залишається незмінною. Усе більше людей, хворих на діабет, потребують діагностики сітківки. Не зменшується й попит на її лікування.
Офтальмологи відчувають цей тиск.
Я мав би приймати по 3000 пацієнтів на день, але це неможливо, – каже доктор Раман. – Тому, звісно, мені потрібна допомога, і я отримав її завдяки технології ARDA.
Доктор Раджив Раман, офтальмолог
У таких умовах величезною перевагою було б використання цих технологій лікарями первинної медичної допомоги. "Якщо пристрій для автоматизованої діагностики ретинопатії (Automated Retinal Disease Assessment – ARDA) використовуватиметься в кабінеті терапевта, ситуація кардинально зміниться, оскільки ми зможемо обстежувати більше пацієнтів, – каже доктор Кім. – Тоді до офтальмологів звертатимуться лише ті, хто точно має ретинопатію".
Доктор Раман уявляє пристрій, що буде таким самим звичним, як термометр чи навіть глюкометр – діагностичний інструмент, яким діабетики вимірюють рівень глюкози в крові. "Моя робота не полягає у виявленні діабетичної ретинопатії", – каже він. "Моя робота – це лазерна терапія, ін’єкції і проведення операцій, щоб допомогти пацієнтам уникнути сліпоти".
Однак яким би не був вектор діагностики, усі ми погоджуємося, що поінформованість – це запорука здоров’я. Діагностування діабетичної ретинопатії може загалом сприяти покращенню. "Якщо виявити захворювання сітківки на ранній стадії, коли лікування не потрібне, – каже доктор Куадрос, – це дає пацієнтам зрозуміти, що діабет починає впливати на їхнє тіло. Можливо, завдяки цьому хворі ретельніше стежитимуть за рівнем глюкози в крові".
Прогрес у діагностиці
Проводяться додаткові дослідження, зокрема клінічні дослідження в Індії. Це вперше на такому рівні буде проводитися діагностика сітківки пацієнтів, хворих на діабет. А команди Google і Verily оптимістично налаштовані щодо можливостей, які не обмежуються діабетичною ретинопатією. "Після публікації статті в журналі JAMA ми досягли ще більшого прогресу", – каже Нельсон. "Нещодавно ми опублікували статтю в журналі Nature Biomedical Engineering, у якій показали, що за знімком сітківки можна передбачити не лише деякі фактори ризику серцево-судинних захворювань, але й ризик виникнення серйозних серцево-судинних ускладнень".
Одного дня діагностувати серйозні захворювання буде так само просто, як виміряти температуру або перевірити кров’яний тиск. Але в найближчій перспективі мільйони хворих на діабет зможуть зберегти зір завдяки алгоритму ШІ, який допомагає лікарям швидко діагностувати діабетичну ретинопатію.
