Ретинопатия представляет собой поражение сетчатой оболочки глаза, которое может привести к атрофии зрительного нерва и необратимой слепоте. Традиционная диагностика этого заболевания требует длительного офтальмологического обследования, включающего осмотр сетчатки с использованием лампы и увеличительного стекла, а также лабораторные методы, такие как лазерное сканирование.
Разработанная нейросеть анализирует изображения глазного дна — внутренней поверхности задней части глаза — и способна корректно выявлять заболевание в 98% случаев. Для создания модели автор исследования Сергей Матвеев провел анализ существующих датасетов по ретинопатии, дополнил и обработал данные, а также протестировал пять разных моделей на 20 тысячах снимков глазного дна с различными стадиями заболевания.
По словам автора, цель проекта заключалась в создании инструмента на основе искусственного интеллекта для медицинских учреждений, который поможет выявлять патологии сетчатки у новорожденных. В процессе работы офтальмолог консультировал исследователя по классификации снимков. В дальнейшем Сергей Матвеев планирует усовершенствовать модель и разработать удобный графический интерфейс для медиков.