Резидентом технопарка "Русский" (компания «Инновации ДВ»), разрабатывается проект под названием «Микроциркуляция», направленный на создание системы распознавания ряда офтальмологической патологии на основании исследования микрорусла бульбарной конъюнктивы, методами машинного обучения.
На фото - идейный вдохновитель и соавтор проекта Даниил Сидоров.
Машинное обучение — это подраздел искусственного интеллекта (ИИ) и науки о данных, специализирующийся на использовании данных и алгоритмов для имитации процесса наработки опыта человеком с постепенным повышением точности. Методы машинного обучения впервые появились около 7 лет назад. Например: первые беспилотные автомобили ездили только по закрытым картодромам, накапливая информацию. Применительно к проекту «Микроциркуляция», основой обучения служат снимки бульбарной конъюнктивы тысяч пациентов с различной патологией и без нее (исследование плотности сосудов, их калибра и протяженности на единицу площади).
Ранее проводившиеся многочисленные зарубежные и отечественные исследования, представленные в периодической литературе, говорят о наличии прямой взаимосвязи имеющихся у пациентов глазных заболеваний (глаукомы, возрастной дегенерации макулы, диабетической ретинопатии и др.) и изменений микроциркуляторного русла конъюнктивы. Помимо глазных заболеваний, в литературе широко представлены данные о изменении капиллярной сети глазного яблока при различных общесоматических состояниях и болезнях (острая и хроническая почечная недостаточность, ряд эндокринных заболеваний, врожденные и приобретенные аномалии крупных сосудов головы и шеи, травмах, ожоговой болезни и проч.
Предложенный программный метод, по мнению разработчиков, позволит эффективно анализировать состояние микроциркуляторного русла конъюнктивы без участия человека, что позволит выбрать специалистам более эффективный и безопасный метод лечения у конкретных пациентов с уже имеющейся патологией, при подозрении на болезнь – помочь подтвердить диагноз, а при обследовании относительно здоровых лиц - заподозрить болезньна доклинической стадии (когда последняя еще не дает о себе знать) . Например - в офтальмохирургии - определять вероятность неудачи проведения той или иной антиглаукомной операции, на основании дооперационного обследования конъюнктивы глазного яблока и выбрать наиболее оптимальный метод хирургии.
Проект активно принимает участие в акселерационных программах, представлялся на ВЭФ - 2021, является финалистом грантового конкурса Приморский старт 2021. Поддерживается Приморской краевой общественной организацией "Ассоциация врачей-офтальмологов".
Машинное обучение — это подраздел искусственного интеллекта (ИИ) и науки о данных, специализирующийся на использовании данных и алгоритмов для имитации процесса наработки опыта человеком с постепенным повышением точности. Методы машинного обучения впервые появились около 7 лет назад. Например: первые беспилотные автомобили ездили только по закрытым картодромам, накапливая информацию. Применительно к проекту «Микроциркуляция», основой обучения служат снимки бульбарной конъюнктивы тысяч пациентов с различной патологией и без нее (исследование плотности сосудов, их калибра и протяженности на единицу площади).
Ранее проводившиеся многочисленные зарубежные и отечественные исследования, представленные в периодической литературе, говорят о наличии прямой взаимосвязи имеющихся у пациентов глазных заболеваний (глаукомы, возрастной дегенерации макулы, диабетической ретинопатии и др.) и изменений микроциркуляторного русла конъюнктивы. Помимо глазных заболеваний, в литературе широко представлены данные о изменении капиллярной сети глазного яблока при различных общесоматических состояниях и болезнях (острая и хроническая почечная недостаточность, ряд эндокринных заболеваний, врожденные и приобретенные аномалии крупных сосудов головы и шеи, травмах, ожоговой болезни и проч.
Предложенный программный метод, по мнению разработчиков, позволит эффективно анализировать состояние микроциркуляторного русла конъюнктивы без участия человека, что позволит выбрать специалистам более эффективный и безопасный метод лечения у конкретных пациентов с уже имеющейся патологией, при подозрении на болезнь – помочь подтвердить диагноз, а при обследовании относительно здоровых лиц - заподозрить болезньна доклинической стадии (когда последняя еще не дает о себе знать) . Например - в офтальмохирургии - определять вероятность неудачи проведения той или иной антиглаукомной операции, на основании дооперационного обследования конъюнктивы глазного яблока и выбрать наиболее оптимальный метод хирургии.
Проект активно принимает участие в акселерационных программах, представлялся на ВЭФ - 2021, является финалистом грантового конкурса Приморский старт 2021. Поддерживается Приморской краевой общественной организацией "Ассоциация врачей-офтальмологов".
