Статья: Изучение возможностей программы искусственного интеллекта в диагностике заболеваний макулярной области

Заболевания макулярной области представляют собой большую группу патологических состояний, приводящих к потере зрения и слабовидению. Ранняя диагностика таких изменений играет большую роль в выборе тактики лечения и является одной из определяющих в прогнозировании результатов.

Цель — изучить возможности программы искусственного интеллекта в диагностике заболеваний макулярной области на основе анализа сканов структурной оптической когерентной томографии.

Материалы и методы. В исследование были включены пациенты, проходившие обследование и лечение в Федеральном научно-клиническом центре специализированных видов медицинской помощи и медицинских технологий и Московского областного научно-исследовательского клинического института им. М.Ф. Владимирского. Обследовано 200 глаз с заболеваниями макулярной области, а также глаза без макулярной патологии. Проведён сравнительный клинический анализ сканов структурной оптической когерентной томографии, выполненных на офтальмологическом томографе RTVue XR 110-2. Для анализа сканов оптической когерентной томографии использовалось программное обеспечение Retina.AI.

Результаты. В ходе анализа сканов оптической когерентной томографии с помощью программы были выявлены различные патологические структуры макулярной области, а затем сформулировано заключение о вероятной патологии. Полученные результаты сравнивались с заключениями врачей-офтальмологов. Чувствительность метода составила 95,16%; специфичность — 97,76%; точность — 97,38%.

Заключение. Платформа Retina.AI позволяет офтальмологам успешно проводить автоматизированный анализ сканов структурной оптической когерентной томографии и выявлять различные патологические состояния глазного дна.

Информация о документе

Формат документа
PDF
Кол-во страниц
1 страница
Лицензия
Доступ
Всем
Просмотров
8

Информация о статье

ISSN
2712-8490
EISSN
2712-8962
Журнал
DIGITAL DIAGNOSTICS
Год публикации
2024
Автор(ы)
Хабазова М. Р., Пономарева Е. Н., Лоскутов И. А., Каталевская Е. А., Сизов А. Ю., Габараев Г. М.