ИИ научился оценивать анализ крови по видеозаписи капилляров глаза

Израильские ученые разработали технологию, которая может определять признаки анемии без прокола пальца или забора крови из вены

Исследователи Тель-Авивского университета разработали технологию, которая позволяет оценивать важные показатели крови с помощью короткой видеозаписи капилляров глаза. Система анализирует движение клеток крови в мельчайших сосудах и с помощью искусственного интеллекта прогнозирует уровень гемоглобина и количество эритроцитов.

Подход может стать важным шагом к более доступной и менее болезненной диагностике анемии. Сегодня для ее выявления обычно требуется клинический анализ крови: у пациента берут образец из пальца или вены, а затем отправляют его в лабораторию. Для многих людей это неприятная процедура, а в некоторых регионах доступ к лабораторной диагностике остается ограниченным.

Новая технология пока находится на этапе доказательства концепции, однако результаты исследования показывают, что видеозапись сосудов глаза действительно может содержать ценную информацию о составе крови. Работа опубликована в журнале npj Digital Medicine.

Почему диагностика анемии так важна

Анемия - это состояние, при котором в крови снижается уровень гемоглобина или уменьшается количество эритроцитов. Из-за этого ткани организма получают меньше кислорода, что может приводить к слабости, утомляемости, головокружению, одышке и снижению работоспособности.

По разным оценкам, анемией разной степени тяжести страдает почти треть населения планеты. Особенно уязвимы дети, беременные женщины, пожилые люди и пациенты с хроническими заболеваниями.

Своевременная диагностика анемии важна не только для подтверждения самого факта нарушения. Она помогает врачу понять возможные причины состояния: дефицит железа, нехватку витаминов, хроническое воспаление, кровопотерю или другие заболевания.

Поэтому создание простых, быстрых и неинвазивных методов диагностики может улучшить доступ к медицинской помощи, особенно там, где лабораторные анализы недоступны или проводятся с задержкой.

Как работает технология Video-to-Vessels

Израильские ученые создали оптическую технологию Video-to-Vessels, которая преобразует высокоточное видео капилляров глаза в цифровую модель кровотока.

Капилляры глаза особенно интересны для такой диагностики: они очень тонкие, хорошо подходят для визуального наблюдения, а клетки крови в них могут двигаться практически поочередно друг за другом. Это позволяет системе лучше оценивать особенности движения эритроцитов.

Искусственный интеллект анализирует видеоданные и ищет скрытые паттерны, которые человек не способен увидеть напрямую. По этим признакам модель прогнозирует показатели, связанные с составом крови.

В исследовании приняли участие 224 человека. По данным авторов, система показала точность 82,8% при диагностике анемии. Наилучшие результаты ИИ получил при анализе самых тонких сосудов, где движение клеток крови наиболее упорядочено.

Стабилизация изображения

Одним из ключевых этапов работы стала стабилизация видеозаписи. Даже небольшие микродвижения глаза могут искажать картинку и мешать алгоритму правильно анализировать кровоток.

Исследователи показали, что без устранения этих движений точность прогнозов падает примерно на треть. Это означает, что для будущих диагностических устройств будет важен не только сам алгоритм искусственного интеллекта, но и качество оптики, видеосъемки и обработки изображения.

Именно сочетание физики, оптики и машинного обучения делает технологию перспективной. Камера фиксирует движение клеток крови, математические методы превращают видео в структурированные данные, а ИИ извлекает из них медицински значимую информацию.

При этом авторы подчеркивают: технология пока не заменяет стандартный анализ крови. Ее еще предстоит проверить на более крупных и разнообразных группах пациентов, а также подтвердить точность в реальных клинических условиях. Если дальнейшие исследования окажутся успешными, анализ капилляров глаза с помощью ИИ может стать удобным инструментом для раннего выявления анемии и расширить доступ к базовой диагностике для пациентов по всему миру.