Глубокое обучение и сетчатка: новая граница в многоклерозном диагностике.

Множественный склероз (MS) — хроническое аутоиммунное заболевание центральной нервной системы, которое приводит к нейродегенерации и функциональным расстройствам. Поскольку последние достижения в области сетчатки сетчатки показали, что сетчатка является неинвазивным окном в мозг, предлагающим ценные биомаркеры для диагностирования и отслеживания прогресса MS, мы изучили интеграцию искусственного интеллекта (AI), особенно глубокого обучения (DL), в анализ таких основанных на фондах методов снимков, как оптическая гармония (OCT), фотография фонда и сканирующая лазерная офтальмоскопия (SLO). Эти исследования позволяют обнаружить тонкие изменения в сетчатке сетчатки, такие, как утончённость слоя сетчатки (RNFL) и ганглионного плексикулярного слоя клеток (GCIPL), которые тесно связаны с патологией MS с помощью моделей, приводимых в действие с помощью АИ, включая вращательные нейронные сети (CNN), компенсационно-генеративные сети (GAN) и объяснимые подходы к АИ, и они продемонстрировали высокую точность в классификации пациентов с MS, даже на ранних этапах, и в прогнозировании степени заболеваемости. В обзоре также обсуждаются проблемы и будущие направления применения ИИ в офтальмической диагностике, включая стандартизацию данных, интерпретируемость моделей и клиническую интеграцию. В целом в качестве мощного неинвазивного инструмента, который может дополнять традиционные неврологические оценки и поддержку ранее, в большей степени индивидуализированную систему ухода за НР, становится использование сетчатки сетчатки АИ.