ИИ для диагностики диабетической ретинопатии: почему умный алгоритм может ошибаться

Сахарный диабет — это состояние, которое влияет на весь организм, и глаза — одна из его главных мишеней. Одно из самых грозных осложнений — диабетическая ретинопатия. Это повреждение сосудов сетчатки, светочувствительной ткани на задней стенке глаза. Без своевременного выявления и лечения она может привести к необратимой потере зрения¹. Ключ к сохранению зрения — регулярные осмотры глазного дна. Но есть проблема: в мире огромное количество людей с диабетом, а офтальмологов на всех не хватает, особенно в отдалённых и малообеспеченных регионах¹.

Здесь на помощь приходят технологии. В последние годы активно развиваются системы на основе искусственного интеллекта (ИИ), которые умеют анализировать фотографии глазного дна и находить на них признаки болезни¹. Это похоже на чудо: программа за секунды оценивает снимок и говорит, есть ли повод для беспокойства и нужна ли консультация врача. Такие системы могут кардинально изменить ситуацию со скринингом, сделав его доступнее и дешевле¹. Но можно ли полностью доверять машине в таком важном вопросе?

Новое исследование, опубликованное в журнале Journal of Medical Internet Research, задалось именно этим вопросом¹. Учёные из Китая решили проверить, насколько хорошо конкретная ИИ-система (EVisionAI) справляется со своей задачей в реальных, а не идеальных условиях. Они выяснили, что, хотя в целом ИИ работает отлично, существуют определённые особенности строения глаза, которые могут сбить его с толку и привести к ошибкам, особенно на ранних стадиях болезни¹. Давайте разберёмся, что это за «слепые зоны» у искусственного интеллекта и что это значит для пациентов с диабетом.

Как искусственный интеллект учится «видеть» болезни глаз?

Прежде чем перейти к результатам исследования, стоит понять, как вообще работает такой ИИ. Представьте, что вы учите стажёра определять диабетическую ретинопатию по фотографиям. Вы показываете ему тысячи снимков: вот здоровое глазное дно, а вот — с болезнью. На одном снимке вы обводите красным кружком крошечные точки-кровоизлияния (микроаневризмы), на другом — жёлтым — очаги отложения жиров (твёрдые экссудаты).

Ребёнку 3–7 летПроверить зрение ребёнкуКартинки вместо букв — отдельно для правого и левого глаза. Ориентир, не диагноз.Открыть тест

Со временем стажёр начинает сам замечать эти признаки. ИИ-алгоритм учится похожим образом, только вместо стажёра — сложная нейросеть, а вместо нескольких тысяч снимков — сотни тысяч или даже миллионы. Программа анализирует гигантский объём данных и «запоминает» малейшие детали, характерные для разных стадий ретинопатии. В результате она может с высокой точностью отличить здоровый глаз от больного и даже определить степень тяжести заболевания¹.

Основная цель таких систем — не заменить врача, а помочь ему. В условиях массового скрининга, например, в поликлинике или мобильном диагностическом пункте, ИИ может быстро отсортировать снимки: вот эти — «чистые», можно отпустить пациента до следующего планового осмотра, а вот на этих есть подозрительные изменения, этого человека нужно срочно направить к офтальмологу для детального обследования и лечения¹. Это экономит время и ресурсы, позволяя врачам сконцентрироваться на тех, кому действительно нужна их помощь.

Что именно выяснили учёные в новом исследовании?

Исследование проводилось в сельской, экономически не самом благополучном регионе Китая, где доступ к узким специалистам ограничен¹. В нём приняли участие 1748 человек с сахарным диабетом 2-го типа в возрасте от 32 до 91 года¹. У каждого участника собрали подробную информацию о здоровье, взяли анализ крови на гликированный гемоглобин (показатель среднего уровня сахара за последние месяцы) и провели полное офтальмологическое обследование, включая фотографирование глазного дна¹.

Полученные снимки (всего 3392 глаза) анализировали двумя способами: их независимо друг от друга оценивали два опытных офтальмолога, а также прогоняли через систему искусственного интеллекта EVisionAI¹. Затем результаты ИИ сравнивали с «золотым стандартом» — заключением врачей.

Хорошие новости: В целом искусственный интеллект показал себя очень достойно. Его общая чувствительность (способность правильно находить болезнь, когда она есть) составила 90,61%, а специфичность (способность правильно определять отсутствие болезни) — впечатляющие 98,99%¹. Это означает, что ИИ почти не ставил ложноположительных диагнозов и не отправлял здоровых людей на ненужные дообследования. Особенно хорошо он справлялся с выявлением тяжёлых, угрожающих зрению стадий ретинопатии (VTDR) — здесь его точность была практически идентична врачебной¹.

Новости с оговоркой: Дьявол, как всегда, кроется в деталях. Учёные заметили, что точность ИИ, особенно в выявлении ранних стадий болезни, значительно снижалась при наличии определённых «помех» на снимках. Эти помехи были связаны не с качеством работы фотокамеры или неопытностью оператора, а с индивидуальными особенностями глаз самих пациентов¹.

Какие «помехи» мешают искусственному интеллекту?

Представьте, что вы пытаетесь рассмотреть мелкий узор на ковре в полутёмной комнате через запотевшее стекло. Примерно в таких же условиях иногда оказывается ИИ, когда анализирует снимки глазного дна. Вот главные факторы, которые, как показало исследование, мешают ему работать¹.

Помутнение оптических сред (например, катаракта)

Оптические среды глаза — это роговица, хрусталик и стекловидное тело. В идеале они должны быть абсолютно прозрачными, чтобы свет беспрепятственно доходил до сетчатки. С возрастом или из-за болезней (в том числе самого диабета) они могут мутнеть. Самый частый пример — катаракта, помутнение хрусталика.

В исследовании выяснилось, что если помутнения были выраженными, чувствительность ИИ к любым признакам ретинопатии падала. Например, при сильном снижении чёткости изображения в области диска зрительного нерва чувствительность снижалась до 80,95%¹. Это значит, что почти в 20% случаев ИИ мог пропустить болезнь. Программа просто не могла «разглядеть» мелкие кровоизлияния и другие патологические очаги сквозь «туман». При этом на выявление тяжёлых стадий болезни катаракта влияла меньше — крупные изменения видны даже через мутную среду¹.

«Тигровое» глазное дно

Этот термин описывает внешний вид сетчатки, когда сквозь неё хорошо просвечивают крупные сосуды сосудистой оболочки (хориоидеи), расположенной под ней. Глазное дно приобретает характерный полосатый или пятнистый вид, напоминающий окрас тигра или мозаику. Такое состояние, известное как tessellated fundus (TF), часто встречается у людей с высокой степенью близорукости (миопии) и у пожилых¹.

Для человеческого глаза этот пёстрый фон не является большой проблемой — врач умеет отличать его от признаков болезни. А вот для ИИ он оказался серьёзным испытанием. Исследование показало, что при выраженном «тигровом» рисунке чувствительность алгоритма к ранним стадиям ретинопатии резко падала — до 60,71%¹. То есть почти в 40% случаев ИИ пропускал самые первые признаки болезни! Алгоритм, по-видимому, «терялся» на пёстром фоне, не мог отличить мелкие красные точки микроаневризм от узора сосудов хориоидеи. Это очень важный вывод: люди с высокой близорукостью и диабетом находятся в группе риска по пропуску ранней диагностики с помощью ИИ.

Выраженная деструкция стекловидного тела

Стекловидное тело — это гелеобразное вещество, заполняющее глаз изнутри. С возрастом или из-за нарушения обмена веществ оно может разжижаться и терять свою однородность. В нём появляются помутнения — «мушки», «паутинки», «хлопья», которые человек видит плавающими перед глазами.

Исследование обнаружило самый тревожный факт именно здесь. Оказалось, что выраженные помутнения в стекловидном теле (severe vitreous degeneration) почти всегда приводили к ошибкам в диагностике, причём даже в случаях с тяжёлой, угрожающей зрению ретинопатией¹. Происходило это по двум причинам. Во-первых, плотные помутнения могли физически заслонять собой кровоизлияния на сетчатке, делая их невидимыми для камеры. Во-вторых, сам ИИ мог ошибочно принимать плавающие помутнения за признаки болезни, например, за твёрдые экссудаты (отложения липидов), что приводило к неверной оценке стадии заболевания¹. В результате ИИ чаще занижал степень тяжести ретинопатии, что особенно опасно, ведь именно эти пациенты нуждаются в срочной консультации специалиста.

Узкий зрачок

Для качественной фотографии глазного дна нужен хороший «обзор». Его обеспечивает широкий зрачок. Поэтому на приёме у офтальмолога часто закапывают капли, расширяющие зрачок (мидриатики). Имеются противопоказания, необходима консультация специалиста. Однако в условиях массового скрининга, особенно без постоянного контроля врача, эта процедура несёт риски: она может спровоцировать приступ закрытоугольной глаукомы. Поэтому в исследовании часть снимков делали с расширенным зрачком, а часть — без¹.

Результаты показали, что расширение зрачка действительно улучшало чувствительность ИИ для диагностики ретинопатии в целом, но почти не влияло на выявление самых ранних стадий¹. Авторы отмечают, что даже скрининг на естественном, нерасширенном зрачке уже достаточно эффективен для выявления пациентов, которым нужна консультация врача, что делает технологию более безопасной для первичного звена здравоохранения¹.

Кому грозит ошибка ИИ и что это значит для пациентов?

Итак, выводы исследования рисуют сложную, но реалистичную картину. Искусственный интеллект — это мощный инструмент, но не всевидящее око. Он может ошибаться, и теперь мы знаем, кто находится в «группе риска» по получению неточного результата.

Это в первую очередь:

• Люди с катарактой. Если хрусталик мутный, качество снимка снижается, и мелкие детали могут быть упущены.
• Люди с высокой близорукостью. У них часто встречается «тигровое» глазное дно, которое может «замаскировать» ранние признаки ретинопатии от алгоритма.
• Пожилые люди. С возрастом чаще развиваются и катаракта, и деструкция стекловидного тела¹. Средний возраст участников исследования составил 67,17 года¹.
• Пациенты с выраженными «мушками» перед глазами, которые указывают на помутнения в стекловидном теле.

Главная опасность, которую подсветило исследование, — это пропуск ранней стадии диабетической ретинопатии¹. На этом этапе у человека ещё нет никаких симптомов, зрение может быть стопроцентным. Но именно в этот момент контроль уровня сахара и давления, а также наблюдение у врача могут замедлить или даже остановить развитие болезни¹. Если ИИ-скрининг даёт ложноотрицательный результат («всё в порядке»), пациент успокаивается и теряет драгоценное время. Болезнь продолжает прогрессировать незаметно и может проявить себя уже на той стадии, когда вернуть утраченное зрение будет гораздо сложнее или невозможно.

С другой стороны, есть и повод для оптимизма. ИИ показал себя почти безупречно в выявлении тяжёлых, угрожающих зрению форм ретинопатии¹. Это значит, что в качестве инструмента «тревожной кнопки» для системы здравоохранения он работает отлично. Он эффективно отсеивает тех, кому нужна неотложная помощь, от тех, у кого ситуация стабильна. В условиях нехватки врачей это уже огромный шаг вперёд.

А что у нас в России?

В России, как и во всём мире, технологии искусственного интеллекта в офтальмологии активно развиваются. В некоторых крупных диагностических центрах и в рамках телемедицинских проектов уже используются алгоритмы для анализа снимков глазного дна. Это помогает проводить скрининги быстрее и охватывать большее количество пациентов.

Тем не менее, повсеместного внедрения таких систем пока нет. Проблема нехватки специалистов для проведения регулярных осмотров всех пациентов с диабетом актуальна и для нашей страны, особенно для сельской местности и отдалённых регионов. Поэтому выводы китайского исследования важны и для нас: они показывают и огромный потенциал ИИ, и его подводные камни, которые нужно учитывать при внедрении технологии в широкую практику.

На сегодняшний день «золотым стандартом» диагностики диабетической ретинопатии в России остаётся очный осмотр у офтальмолога с обследованием глазного дна, в идеале — с расширением зрачка. Технологии ИИ могут быть прекрасным дополнением, инструментом первичного скрининга, но не заменой полноценной консультации со специалистом.

Насколько можно доверять этой новости?

Любое научное исследование имеет свои сильные и слабые стороны. Чтобы правильно интерпретировать результаты, важно их понимать.

Сильные стороны исследования:

• Большой размер выборки: В анализе участвовали данные 1748 пациентов и 3392 глаз, что делает результаты статистически значимыми¹.
• Реальные условия: Исследование проводилось не в «лабораторной» среде, а в условиях первичного звена здравоохранения в регионе с ограниченными ресурсами. Это именно та среда, для которой подобные технологии наиболее актуальны¹.
• Систематический анализ: Учёные не просто сравнили ИИ и врачей, а целенаправленно проанализировали, какие именно факторы влияют на точность алгоритма¹.

Ограничения исследования (о них говорят и сами авторы):

• Специфическая популяция: Участники были в основном пожилыми жителями сельской местности одного из регионов Китая¹. Результаты могут отличаться для молодых людей, горожан или жителей других стран.
• Одна система ИИ: Тестировался только один алгоритм — EVisionAI. Другие системы, обученные на других наборах данных, могут иметь другие сильные и слабые стороны¹.
• Одномоментный срез: Это было поперечное исследование, то есть оно даёт лишь снимок ситуации в один момент времени. Оно не показывает, как меняется состояние глаз или точность ИИ с течением времени.

В целом, это качественное исследование, которое поднимает очень важную и актуальную проблему. Его выводы стоит принять к сведению, но помнить, что для их распространения на другие популяции и другие системы ИИ могут потребоваться дополнительные проверки.

Частые вопросы

Значит ли это, что искусственный интеллект бесполезен для диагностики? Нет, совсем не значит. Исследование показало, что ИИ — очень ценный и в целом точный инструмент для массового скрининга, особенно для выявления пациентов с высоким риском потери зрения, которые нуждаются в срочной помощи¹. Но он не идеален, и его результаты нужно интерпретировать с учётом возможных «слепых зон».

У меня диабет и сильная близорукость/катаракта. Могу ли я доверять скринингу с помощью ИИ? Это исследование говорит о том, что вы относитесь к группе пациентов, у которых ИИ может пропустить ранние изменения¹. Поэтому для вас особенно важно не ограничиваться только автоматизированным скринингом, а регулярно проходить полноценный осмотр у офтальмолога. Если вам предлагают скрининг с помощью ИИ, обязательно сообщите врачу о своих особенностях — это поможет правильно интерпретировать результат.

Заменит ли искусственный интеллект офтальмологов? В обозримом будущем — нет. Это исследование как раз доказывает, что роль человека-эксперта остаётся ключевой. ИИ — это помощник, ассистент, который берёт на себя рутинную работу и помогает врачу сосредоточиться на сложных случаях, постановке окончательного диагноза и назначении лечения. Решение всегда остаётся за человеком.

Почему ИИ хорошо видит тяжёлую ретинопатию, но пропускает раннюю? Ранние признаки болезни (например, микроаневризмы) — это крошечные изменения, отдельные «точки» на сетчатке. Тяжёлые стадии — это уже обширные кровоизлияния, рост новых, аномальных сосудов. Эти изменения гораздо более крупные и заметные. Для ИИ, как и для человека, проще заметить большое пятно, чем маленькую точку, особенно если она скрыта за «шумом» — помутнениями или пёстрым фоном сетчатки¹.

Исследование проводилось в Китае. Применимы ли его выводы к России? Биологические факторы — катаракта, миопия, возрастные изменения стекловидного тела — универсальны для людей по всему миру. Проблема доступности специализированной медицинской помощи в отдалённых регионах также актуальна для многих стран, включая Россию. Поэтому основные выводы о «слепых зонах» ИИ, скорее всего, применимы и к нашей ситуации.

Наш вывод

Искусственный интеллект в офтальмологии — это не научная фантастика, а уже работающая технология, которая может спасти зрение миллионам людей с диабетом. Она позволяет быстро, дёшево и массово проводить скрининг, выявляя тех, кто нуждается в помощи.

Однако новое исследование¹ служит важным напоминанием: любой, даже самый умный инструмент имеет свои ограничения. Мы узнали, что ИИ может быть «подслеповат», когда сталкивается с глазами, имеющими определённые особенности: катаракту, «тигровое» глазное дно на фоне миопии или помутнения в стекловидном теле. В таких случаях он может пропустить самые ранние признаки диабетической ретинопатии, упустив драгоценное время для начала лечения.

Какой урок можно из этого извлечь? Не стоит бояться новых технологий, но и слепо доверять им тоже нельзя. На сегодняшний день самая надёжная стратегия сохранения зрения при диабете — это партнёрство. Партнёрство между умной машиной, которая помогает провести первичную проверку, и опытным врачом-офтальмологом, который проводит комплексное обследование, учитывает все индивидуальные особенности пациента и принимает окончательное решение. Поэтому не пренебрегайте регулярными визитами к своему врачу — пока это самая надёжная гарантия здоровья ваших глаз.