Исследователи Центра «Искусственный интеллект» УрФУ предложили новый метод анализа сигналов электроретинограммы (ЭРГ) с использованием технологий искусственного интеллекта.
Алгоритмы классификации временных рядов позволяют:
диагностировать заболевания сетчатки (например, дистрофию);
выявлять признаки неврологических расстройств — СДВГ, РАС, болезнь Паркинсона.
Как это работает:
Алгоритм анализирует сигналы ЭРГ — неинвазивного функционального теста сетчатки.
Используется технология explainable AI, которая показывает, какие участки сигнала (a- и b-волны, осцилляторные потенциалы) повлияли на вывод модели.
Врач получает не просто «да/нет», а инструмент для принятия более точного решения и отбора пациентов для дальнейшего обследования.
Алгоритмы обучены на базе международной базы данных реальных пациентов, с использованием методов, позволяющих объяснять предсказания моделей с помощью SHAP (теория игр для оценки вклада каждой функции). Это делает систему более прозрачной и удобной для клинического применения.
В будущем исследователи планируют адаптировать алгоритмы для диагностики глаукомы, врожденной куриной слепоты и других неврологических нарушений, связанных с сетчаткой.
Исследование проведено в рамках программы «Приоритет-2030» при поддержке Минобрнауки России и опубликовано в журнале Bioengineering.
Источник: vk.com
Источник: ai-news.ru
