Искусственный интеллект и нейросети в диагностике глаукомы

Abstract

Early diagnosis of glaucoma and objective analysis of data obtained from instrumental study methods is one of the most important problems in ophthalmology. Modern state of technological development allows implementing artificial intelligence and neural networks in the diagnosis and treatment of glaucoma. Special software helps perform perimetry using portable devices, which reduces the workload for medical facilities and lowers the costs of the procedure. Mathematical models allow evaluating the risk of glaucoma progression based on instrumental findings. Artificial intelligence allows assessing the results of Goldman and Maklakov tonometry and determining the state of disease progression by analyzing a series of 2D and 3D data (scan images of optic nerve head, static perimetry etc.) separately, as well as in complex analysis of data from various devices.Одной из важнейших проблем офтальмологии является ранняя диагностика глаукомы и объективный анализ данных инструментальных исследований. Современный этап развития технологий позволяет применить возможности искусственного интеллекта и нейросетей в диагностике и лечении глаукомы. Так, специальное программное обеспечение позволяет выполнять периметрию с помощью портативных устройств, что снижает нагрузку на лечебные учреждения и удешевляет исследование. Математические модели позволяют оценить риск прогрессирования заболевания на основе данных исследований. Искусственный интеллект позволяет оценить результат выполнения тонометрии по Гольдману и Маклакову и определить наличие прогрессирования по серии как двумерных, так и трехмерных данных (сканы диска зрительного нерва, статическая периметрия и т.д.) как поодиночке, так и при комплексной оценке данных с различных приборов