Кератоконус — болезнь роговицы, которое обычно развивается у подростков и молодых людей и прогрессирует во взрослом возрасте. Оно диагностируется примерно у одного человека из 350. В легких случаях кератоконус можно контролировать с помощью контактных линз, но при быстром ухудшении состояния требуется кросслинкинг — процедура с использованием ультрафиолетового света и витамина B2 для укрепления роговицы. При отсутствии лечения может понадобиться пересадка роговицы.

Наблюдение за пациентами с кератоконусом критически важно, так как врачи не могут заранее определить, у кого болезнь будет прогрессировать, а у кого состояние останется стабильным. Это требует регулярных визитов и сканирования роговицы в течение многих лет, чтобы вовремя назначить лечение.

В новом исследовании задачу наблюдения за пациентами доверили искусственному интеллекту. ИИ использовался для анализа изображений глаз, полученных с помощью оптической когерентной томографии (ОКТ), а также других данных пациентов.

Всего ИИ-алгоритм проанализировал 36 673 изображения от 6684 пациентов. На основе данных первого визита он смог разделить пациентов на две группы: две трети с низким риском, которым лечение не требуется, и одна треть с высоким риском, нуждающихся в кросслинкинге. При учёте информации второго визита точность классификации достигала 90%.

Использование алгоритма позволит пациентам с высоким риском получать профилактическое лечение раньше, предотвращая потерю зрения, а пациентам с низким риском — избегать частого наблюдения. Это не только улучшит результат лечения, но и высвободит ресурсы здравоохранения для тех людей, кто нуждается в них больше всего.

В будущем исследователи планируют обучить более мощный алгоритм на миллионах сканирований для прогнозирования прогрессирования кератоконуса и других глазных заболеваний, включая инфекции и наследственные патологии.