Возможности применения нейросетевого анализа в диагностике синдрома «сухого глаза»

Распространённость синдрома «сухого глаза» варьирует от 6,5 до 95 %. Диагностические критерии основываются на разных методах и/или их сочетаниях и характеризуются неоднородностью.

Цель исследования. Выявление факторов риска развития синдрома «сухого глаза» для создания технологии ранней диагностики степени данного заболевания у лиц молодого возраста без сопутствующей глазной и общей соматической патологии.

Материалы и методы. Обследовано 50 пациентов в возрасте 24 [22; 27] лет. Проведено офтальмологическое обследование, включающее авторефрактометрию, визометрию, биомикроскопию, проведение пробы Норна, анкетирование по авторскому опроснику и оценку степени синдрома «сухого глаза» по тесту Оcular Surface Disease Index (OSDI). Сформировано три группы исследования: группа контроля (OSDI = 0–13 баллов); первая группа – пациенты, имеющие OSDI = 14–22 балла; вторая группа – пациенты, имеющие OSDI > 22 баллов.

Результаты. При изучении представленных независимых переменных наибольшую нормализованную важность имеет значение экранного времени (100 %), далее следуют время разрыва слёзной плёнки (58,4 %), курение (24,3 %), ночные смены (22,5 %) и ношение мягких контактных линз (11,1 %). Технология ранней диагностики степени синдрома «сухого глаза» реализована на базе многослойного персептрона, процент неверных предсказаний в процессе обучения которого составил 8,0 %. Структура обучаемой нейронной сети включала 8 входных нейронов (значение экранного времени и времени разрыва слёзной плёнки, наличие или отсутствие факта курения, ночные смены и/ или использование мягких контактных линз), два скрытых слоя, содержащих 3 и 2 единицы соответственно, и 3 выходных нейрона.

Заключение. Предложенная нейросеть не испытывает затруднений в оценке ранней диагностики тяжести синдрома «сухого глаза» и может быть использована в клинической практике.