Глаза могут предупредить о риске деменции за несколько лет

Фотография глазного дна содержит признаки, которые алгоритм связывает с настоящим и будущим риском деменции

Почему мозг вообще можно изучать через глаза

Сетчатка — необычная часть организма. Это нервная ткань, непосредственно связанная с центральной нервной системой через зрительный нерв.

При этом её можно фотографировать быстро и неинвазивно. На снимке глазного дна хорошо видны сосуды, диск зрительного нерва и окружающие ткани — структуры, состояние которых может отражать процессы, происходящие не только в самом глазу.

Именно поэтому исследователи давно рассматривают сетчатку как своеобразное «окно» в состояние мозга и сосудистой системы.

При нейродегенеративных заболеваниях, включая болезнь Альцгеймера, в предыдущих исследованиях находили изменения толщины нервных волокон сетчатки и особенности её сосудов. Однако отдельный такой признак слишком неспецифичен, чтобы по нему диагностировать деменцию.

И здесь появляется другая идея: вместо поиска одного маркера позволить алгоритму анализировать множество едва заметных особенностей изображения одновременно.

Что именно сделали корейские исследователи

Команда Seoul National University Hospital, Seoul National University College of Medicine и компании XAIMED использовала данные людей, проходивших медицинские обследования в больнице с 2004 по 2016 год.

В распоряжении исследователей оказалось 108 008 фотографий глазного дна от 36 322 человек.

Это важно: речь идёт не о специальных экспериментальных изображениях мозга, а о стандартных фотографиях сетчатки, которые уже применяются в офтальмологии и профилактических обследованиях.

Авторы сравнили пять так называемых foundation models — крупных моделей компьютерного зрения, предварительно обученных распознавать закономерности в изображениях. Для каждой испытывали разные способы дополнительного обучения на данных конкретного исследования.

Всего получилось 15 вариантов.

Лучший результат показала модель RETFound-MAE с частичной тонкой настройкой.

RETFound изначально создавался именно для анализа изображений сетчатки и предварительно обучался на очень большом массиве таких снимков. Поэтому алгоритм начинает новую задачу не «с нуля»: он уже умеет распознавать сложные структуры глазного дна, после чего адаптируется к поиску признаков, связанных с конкретным заболеванием.

ИИ решал сразу две разные задачи

Исследователи разделили вопрос о деменции на две части.

Первая — можно ли по фотографии сетчатки отличить человека с уже существующей деменцией.

Вторая гораздо интереснее: содержит ли снимок информацию о риске заболевания, которое будет диагностировано позднее.

Для выявления уже имеющейся деменции лучшая модель получила AUROC 0,750.

AUROC показывает, насколько хорошо модель различает людей с заболеванием и без него при разных порогах принятия решения. Значение 0,5 соответствовало бы практически случайному разделению групп, а 1,0 — идеальному.

Поэтому AUROC 0,750 не означает, что ИИ «ставит диагноз с точностью 75%». Это показатель способности модели разделять группы, а не процент правильно поставленных диагнозов.

Для прогнозирования будущего развития деменции использовали другой показатель — C-index. Он составил 0,812.

Медиана периода наблюдения в этой части исследования достигала примерно 5,5 года.

Именно здесь работа становится особенно интересной: алгоритм находил на снимке информацию, связанную не только с уже существующим заболеванием, но и с тем, что происходило с человеком спустя годы.

Самое интересное оказалось возле зрительного нерва

Можно было бы предположить, что нейросеть просто нашла сложную комбинацию пикселей, смысл которой невозможно понять человеку.

Исследователи специально проверили это.

Они использовали методы объяснимого искусственного интеллекта, чтобы увидеть, каким областям фотографии модель уделяет больше внимания при принятии решения.

Наиболее заметным оказался диск зрительного нерва и окружающая его перипапиллярная область.

Это анатомически правдоподобный результат.

Диск зрительного нерва — место, где нервные волокна сетчатки собираются вместе и формируют зрительный нерв, связывающий глаз с мозгом. Поэтому изменения нервной ткани и сосудов в этой области потенциально могут отражать более системные нейродегенеративные и сосудистые процессы.

Но здесь важно провести границу между наблюдением и доказанным механизмом.

Исследование показало, куда преимущественно «смотрит» алгоритм. Оно не доказало, какие именно биологические изменения в этой области вызывают полученный сигнал и являются ли они непосредственным следствием будущей деменции.

Вот где происходит главный поворот

Обычно риск деменции пытаются оценивать по возрасту, артериальному давлению, холестерину, физической активности и другим известным факторам.

Одна из таких систем называется CAIDE Dementia Risk Score.

В исследовании модель по снимкам сетчатки различала группы лучше, чем CAIDE: для выявления существующей деменции AUROC составлял 0,750 против 0,624 у CAIDE, а при прогнозировании будущего заболевания C-index — 0,812 против 0,689.

Но наиболее показателен другой результат.

Когда исследователи учитывали известные факторы риска, включая возраст и пол, сигнал ИИ всё равно сохранял самостоятельную связь с наличием и последующим развитием деменции.

Проще говоря, фотография сетчатки, по-видимому, содержала информацию, которая не сводилась только к тому, что алгоритм косвенно угадывал возраст человека или другие очевидные факторы риска.

А сочетание информации из сетчатки с отдельными компонентами CAIDE дополнительно улучшало различение пациентов: AUROC вырос с 0,749 до 0,774.

Это меняет саму постановку вопроса.

Ценность такого ИИ может заключаться не в замене существующих методов оценки риска, а в добавлении ещё одного слоя биологической информации.

Почему фотография глаза интересна именно для раннего скрининга

Сегодня диагностика деменции не строится вокруг одного анализа.

Врач оценивает жалобы и когнитивные функции, медицинскую историю, результаты обследований; при необходимости используются лабораторные тесты, МРТ и другие методы. Для некоторых форм нейродегенерации всё большую роль играют специфические биомаркеры.

Проблема массового раннего выявления заключается в другом: дорогостоящие и специализированные исследования невозможно просто проводить всему населению.

Фотография глазного дна принципиально отличается.

Она относительно проста, быстра и уже выполняется огромному количеству людей при офтальмологических обследованиях и медицинских осмотрах.

Если алгоритм в дальнейшем подтвердит свою надёжность, уже существующие изображения теоретически смогут выполнять дополнительную функцию: указывать, кому имеет смысл пройти более подробное обследование.

Именно такая роль выглядит сегодня наиболее реалистичной.

Но до медицинского теста ещё далеко

У исследования есть существенное ограничение: данные получены у людей из Южной Кореи и преимущественно в рамках одной медицинской системы.

Это особенно важно для искусственного интеллекта.

Алгоритм может научиться использовать особенности изображений, связанные с оборудованием, характеристиками конкретной популяции или организацией медицинской помощи. Хорошая работа внутри одной выборки ещё не гарантирует такой же результат в другой стране, этнической группе или клинике.

Авторы прямо указывают на необходимость проверки модели в этнически разнообразных популяциях.

Есть и ещё один нюанс. В исследовании деменцию определяли на основании диагностических данных в сочетании с назначением соответствующих лекарственных препаратов. Это практичный способ работы с большим массивом медицинских записей, но он не эквивалентен детальному клиническому подтверждению каждого случая специализированным центром памяти.

Кроме того, работа показывает статистическую способность модели оценивать риск. Она пока не демонстрирует, что использование такого алгоритма в реальной системе здравоохранения приводит к более ранней диагностике, меняет лечение или улучшает состояние пациентов.

Для этого нужны отдельные проспективные исследования.

ИИ не диагностирует деменцию по фотографии глаза

Это, пожалуй, главное ограничение при интерпретации исследования.

Полученный алгоритмом высокий риск не означает, что у человека есть деменция или что она обязательно разовьётся.

И наоборот, низкая оценка риска не исключает заболевание.

Поэтому фотография сетчатки не заменяет оценку памяти и других когнитивных функций, консультацию врача, лабораторную диагностику или нейровизуализацию, когда они действительно необходимы.

Если проблемы с памятью, ориентацией, речью или выполнением привычных действий становятся устойчивыми и начинают мешать повседневной жизни, результат любого алгоритма не должен определять решение о визите к специалисту.