• Специалисты УрФУ предложили новый метод анализа электроретинограммы с использованием искусственного интеллекта.
• Метод позволяет диагностировать заболевания сетчатки глаз и неврологические расстройства, такие как СДВГ, РАС и болезнь Паркинсона.
• Внедрение результатов исследования поможет ускорить диагностику и снизить нагрузку на врачей.
• Алгоритм основан на методах классификации временных рядов и использует технологию explainable AI для объяснения решений.
• Алгоритм отработан на базе реальных данных и обучен с использованием библиотеки SHAP.
• Исследователи планируют доработать алгоритмы для распознавания других заболеваний сетчатки и нейродегенеративных расстройств.
• Электроретинография - метод исследования сетчатки глаза, позволяющий оценить работу фоторецепторов и клеток внутренней сетчатки.

«Это не первая попытка построения систем поддержки принятия врачебных решений на основе сигналов электроретинограмм, но обычно используют нейронные сети, которые вычислительно более сложные, требуют гораздо больше данных. Наши алгоритмы вычислительно проще, соответственно, работают быстрее, и у них меньше требований к железу. И, по сути, алгоритмы помогут достаточно дешевым и простым способом, но при этом с хорошей точностью предварительно проверять и определять вероятность заболеваний», — констатирует доцент центра «Искусственный интеллект» УрФУ Михаил Ронкин.