Команда исследователей из Флоридского Атлантического университета (Florida Atlantic University, FAU) разработала инновационную ИИ-систему, способную определять нистагм — характерное непроизвольное движение глаз, которое часто сопровождает вестибулярные и неврологические расстройства. Используя видео со смартфона и облачные вычисления, инструмент предлагает недорогую, удобную и эффективную альтернативу традиционным методам диагностики.
Проблема традиционной диагностики
Стандартными методами выявления нистагма являются видеонистагмография (Videonystagmography, VNG) и электронистагмография, однако они требуют дорогостоящего оборудования (часто свыше 100 000 долларов), громоздких установок и вызывают дискомфорт у пациентов. Это ограничивает доступ к качественной диагностике, особенно в отдалённых регионах и в условиях телемедицины.
Технология: как работает ИИ-инструмент
Разработанная платформа FAU использует модель глубокого обучения, обученную на более чем 15 000 видеокадрах. Она работает следующим образом:
- Пациент записывает видео движений глаз на смартфон.
- Видео загружается в облако, где анализируется ИИ-системой.
- Система отслеживает 468 ключевых точек лица в реальном времени и оценивает медленную фазу глазных движений — один из важнейших показателей нистагма.
- На выходе формируется визуальный отчет, который аудиологи и другие специалисты могут использовать для диагностики.
Система использует интеллектуальную фильтрацию для исключения артефактов (например, мигания), а результаты можно легко интегрировать с электронными медицинскими картами пациента.
Результаты и точность
Пилотное исследование с участием 20 человек, опубликованное в журнале «Cureus», показало, что оценки ИИ-системы практически совпадают с результатами, полученными на оборудовании «золотого стандарта». Это подтверждает высокую точность и потенциал для широкого клинического применения, особенно в телемедицине.
Преимущества для пациентов и врачей
- 📱 Удалённый доступ: пациенты могут проходить диагностику из дома.
- 💰 Экономичность: отсутствует необходимость в дорогостоящем оборудовании.
- 🩺 Удобство для врачей: доступ к отчетам через телемедицинские платформы.
- 🔁 Динамическое наблюдение: возможность отслеживать прогресс заболевания с течением времени.
Команда разработчиков и научное руководство
Проект возглавляет Али Данеш (Ali Danesh), научный сотрудник и профессор в области наук о коммуникации, аудиологии и биомедицинских исследований в Флоридском Атлантическом университете (FAU). По его словам:
«Интеграция глубокого обучения, облачных вычислений и телемедицины делает диагностику более гибкой и доступной, особенно для малообеспеченных и сельских регионов.»
Харшал Сангви (Harshal Sanghvi), первый автор исследования и постдокторский научный сотрудник FAU, отметил:
«Несмотря на то что технология находится на раннем этапе, она уже демонстрирует потенциал к трансформации диагностики в клиниках, неотложно