Naukowcy z Moorfields Eye Hospital i Instytutu Okulistyki UCL opracowali system sztucznej inteligencji (AI), który może nie tylko identyfikować choroby oczu zagrażające wzrokowi, ale także przewidywać ogólny stan zdrowia, w tym zawały serca, udar i chorobę Parkinsona.
RETSFound, jeden z pierwszych podstawowych modeli sztucznej inteligencji w opiece zdrowotnej i pierwszy w okulistyce, został opracowany przy użyciu milionów skanów oczu wykonanych przez NHS. Zespół badawczy udostępnia system jako open source: swobodnie dostępny do użytku dla dowolnej instytucji na całym świecie, aby stał się kamieniem węgielnym globalnych wysiłków na rzecz wykrywania i leczenia ślepoty za pomocą sztucznej inteligencji. Ta praca została dzisiaj opublikowana w czasopiśmie Nature.
Postęp w sztucznej inteligencji nadal przyspiesza w zawrotnym tempie, a ekscytację budzi rozwój „podstawowych” modeli, takich jak ChatGPT. Model podstawowy opisuje bardzo duży, złożony system sztucznej inteligencji, wytrenowany na ogromnych ilościach nieoznakowanych danych, który można dostosować do różnorodnego zakresu kolejnych zadań. RETFound konsekwentnie przewyższa istniejące, najnowocześniejsze systemy sztucznej inteligencji w szeregu złożonych zadań klinicznych, a co ważniejsze, rozwiązuje istotne niedociągnięcia wielu obecnych systemów sztucznej inteligencji, dobrze sprawdzając się w różnych populacjach i u pacjentów z rzadkimi chorobami.
Starszy autor, profesor Pearse Keane (Instytut Okulistyki UCL i Szpital Okulistyczny Moorfields) powiedział: „To kolejny duży krok w kierunku wykorzystania sztucznej inteligencji do opracowania na nowo badania wzroku na miarę XXI wieku, zarówno w Wielkiej Brytanii, jak i na całym świecie. Pokazujemy kilka przykładowych schorzeń, w których RETFound można zastosować, ale istnieje potencjał dalszego rozwoju w leczeniu setek innych chorób oczu zagrażających wzroku, których jeszcze nie zbadaliśmy.
„Jeśli Wielkiej Brytanii uda się połączyć wysokiej jakości dane kliniczne z NHS z najlepszą wiedzą specjalistyczną z zakresu informatyki zdobytą na uniwersytetach, będzie miała prawdziwy potencjał, aby stać się światowym liderem w opiece zdrowotnej opartej na sztucznej inteligencji. Wierzymy, że nasza praca stanowi szablon tego, jak to zrobić Można to zrobić.”
W raporcie opublikowanym na początku tego roku rząd Wielkiej Brytanii nazwał podstawowe modele sztucznej inteligencji „technologią transformacyjną” i znalazły się w centrum uwagi wraz z uruchomieniem w listopadzie 2022 r. ChatGPT – podstawowego modelu szkolonego przy użyciu ogromnych ilości danych tekstowych do opracowania wszechstronne narzędzie językowe. Przyjmując porównywalne podejście do obrazów oczu, jako pierwsze na świecie, zespół RETFound został przeszkolony na milionach skanów siatkówki, aby stworzyć model, który można dostosować do potencjalnie nieograniczonych zastosowań.
Jednym z kluczowych wyzwań podczas opracowywania modeli sztucznej inteligencji jest potrzeba posiadania specjalistycznych etykiet, których zdobycie jest często drogie i czasochłonne. Jak wykazano w artykule, RETFound jest w stanie dorównać wydajnością innym systemom sztucznej inteligencji, wykorzystując zaledwie 10% ludzkich etykiet w swoim zbiorze danych. Tę poprawę wydajności etykiet osiągnięto dzięki zastosowaniu innowacyjnego podejścia samokontroli, w którym RETFund maskuje części obrazu, a następnie uczy się samodzielnie przewidywać brakujące fragmenty.
Projekt RETFound może pomóc w ulepszeniu diagnostyki niektórych z najbardziej wyniszczających chorób oczu, w tym retinopatii cukrzycowej i jaskrze, a także w przewidywaniu chorób ogólnoustrojowych, takich jak choroba Parkinsona, udar i niewydolność serca. Identyfikowanie ogólnych problemów zdrowotnych oczami to wschodząca nauka zwana „oculomiką” – termin ukuty w 2020 roku przez profesora Alastaira Dennistona, jednego ze współautorów artykułu. Oko jest „oknem” na nasz ogólny stan zdrowia, umożliwiającym nieinwazyjny wgląd w układ nerwowy. Zrozumienie relacji oko-ciało jest kluczem do podejścia do złożonych chorób i ogólnych problemów związanych ze starzeniem się.
Ponadto projekt RETFound wykazał, że jest równie skuteczny w wykrywaniu chorób w różnych populacjach. Główny autor badania, doktorant Yukun Zhou (Centrum Obliczania Obrazów Medycznych UCL, Fizyka Medyczna i Inżynieria Biomedyczna UCL oraz Moorfields Eye Hospital), powiedział: „Szkolejąc RETSfound za pomocą zbiorów danych reprezentujących różnorodność etniczną Londynu, opracowaliśmy cenną bazę dla badaczy na całym świecie do tworzenia systemów do zastosowań w opiece zdrowotnej, takich jak diagnostyka chorób oczu i przewidywanie chorób ogólnoustrojowych”.
Narzędzie RETSFound zostało przeszkolone na podstawie wyselekcjonowanego zestawu danych zawierającego 1,6 miliona obrazów ze szpitala Moorfields Eye Hospital. Wykorzystano w tym celu narzędzia i infrastrukturę sztucznej inteligencji dostarczone przez INSIGHT, kierowane przez NHS centrum badań danych zdrowotnych na temat zdrowia oczu z siedzibą w Moorfields i największe na świecie biozasoby danych okulistycznych. Zaawansowane możliwości obliczeniowe i sztuczna inteligencja centrum rozwinęły się w wyniku współpracy badawczej przeprowadzonej w 2016 r. pomiędzy Moorfields i DeepMind, obecnie Google DeepMind.
Zespół badawczy, kierowany przez Yukuna Zhou i profesora Pearse Keane z Moorfields i UCL, udostępnił model do bezpłatnego wykorzystania w serwisie GitHub. Naukowcy z całego świata, m.in. z Singapuru i Chin, korzystają z RETFound w swoich nowatorskich badaniach nad chorobami oczu.
Projekt ten powstał w ramach współpracy pomiędzy NIHR Moorfields, UCLH i NIHR Birmingham Biomedical Research Centres i połączył zespoły informatyki i inżynierii z UCL.
Model na GitHubie: https://github.com/rmaphoh/RETFund_MAE