Badacze z University College London (UCL) i Moorfields Eye Hospital opracowali zaawansowany system sztucznej inteligencji (SI), nazwany RETFound, który ma zdolność nie tylko do identyfikacji chorób oczu zagrażających wzrokowi, ale także do przewidywania ogólnego stanu zdrowia, w tym ryzyka wystąpienia ataków serca, udaru mózgu oraz choroby Parkinsona.
RETFound to pierwszy w swoim rodzaju model bazowy SI w dziedzinie opieki zdrowotnej i pierwszy w dziedzinie okulistyki. Został opracowany na podstawie milionów skanów oczu ze zbiorów danych NHS. Jednym z kluczowych osiągnięć RETFound jest jego zdolność do radzenia sobie z różnorodnymi grupami pacjentów, w tym osobami z rzadkimi chorobami oczu, co stanowi istotne ulepszenie w stosunku do wielu istniejących modeli SI.
RETFound jest dostępny jako otwarte źródło, co oznacza, że może być wykorzystywany przez instytucje na całym świecie. To narzędzie stanowi fundament globalnych wysiłków w dziedzinie wykrywania i leczenia chorób oczu przy użyciu SI.
Jednym z wyzwań przy tworzeniu modeli SI jest konieczność posiadania ekspertów do etykietowania danych. RETFound rozwiązuje ten problem, osiągając wyniki porównywalne z innymi modelami SI, wykorzystując jedynie 10% ludzkich etykiet w zbiorze danych. Jest to możliwe dzięki innowacyjnemu podejściu opartemu na samoopracowywaniu, w ramach którego RETFound uczy się przewidywać brakujące elementy samodzielnie.
Model ten ma potencjał znacząco poprawić diagnozowanie chorób oczu, takich jak retinopatia cukrzycowa i jaskra, a także przewidywanie chorób ogólnoustrojowych, w tym choroby Parkinsona, udaru mózgu i niewydolności serca. Identyfikacja problemów ze zdrowiem ogólnym na podstawie analizy oczu to nauka zwana „okulomiką”, a zrozumienie relacji między okiem a organizmem jest kluczowe w podejściu do skomplikowanych chorób i problemów związanych z procesem starzenia się.
Oprócz tego RETFound jest równie skuteczny w wykrywaniu chorób na różnych grupach pacjentów, co czyni go wszechstronnym narzędziem w dziedzinie opieki zdrowotnej. Projekt ten wynika z współpracy między NIHR Moorfields, UCLH i NIHR Birmingham Biomedical Research Centres oraz zespołami informatyków i inżynierów z UCL
