Naukowcy stworzyli narzędzie oparte na sztucznej inteligencji o nazwie RETFound, które za pomocą tzw. uczenia się samonadzorującego jest w stanie diagnozować i przewidywać różne schorzenia zdrowotne na podstawie analizy obrazów siatkówki. Ponieważ sieć naczyń włosowatych, która składa się z najmniejszych naczyń krwionośnych, można zobaczyć tylko bezpośrednio przez siatkówkę, może ona stanowić okno na stan zdrowia danej osoby. W odróżnieniu od tradycyjnych metod, które wymagają oznaczania każdego obrazu, RETFound uczy się na podstawie rozległego zestawu nieoznaczonych obrazów siatkówki, co czyni go bardziej wydajnym i ekonomicznym. Model może dokładnie wykrywać choroby oczu, takie jak retinopatia cukrzycowa, a także wykazuje obiecujące wyniki w przewidywaniu chorób ogólnoustrojowych, takich jak zawały, niewydolność serca, udary i choroba Parkinsona. To innowacyjne podejście może mieć szersze zastosowanie w bardziej skomplikowanych badaniach obrazowych niż skany siatkówki. Źródło