Die künstliche Intelligenz fördert die frühe Erkennung und das Management von Myopie

Die zunehmende Prävalenz von Myopie ist ein globales gesundheitliches Problem, wobei eine hohe Myopie das Risiko für Sehschaden erhöht. Dies erfordert den Einsatz künstlicher Intelligenz (KI) zur frühen Diagnose, Prävention und Behandlung von Myopie. Nun, a Pädiatrische Untersuchung Überprüfung beleuchtet potenzielle Anwendungen von KI in der frühen Identifizierung, Risikobewertung und Prävention von Myopie. Es zeigt weiter die Herausforderungen und den aktuellen Entwicklungsstatus der KI -Technologie im Bereich der Myopie.

Myopie oder Kurzsichtigkeit betrifft weltweit zwei Milliarden Menschen. Unkorrigierte Myopie kann die Vision beeinträchtigen, Bildung, Karriereaussichten und Lebensqualität stören. Bis 2050 wird fast die Hälfte der Weltbevölkerung schätzungsweise myopisch. Eine hohe Myopie ist häufig mit Komplikationen verbunden, die zu Sehbehinderungen führen können, die die Lebensqualität der Patienten beeinträchtigt und die globale medizinische und wirtschaftliche Belastung erhöht. Daher ist die frühzeitige Diagnose der Myopie wichtig für die Vorbeugung von Sehschädigungen bei Patienten mit Myopie.

Künstliche Intelligenz (KI) hat neue Grenzen im medizinischen Bereich eröffnet und kann eine Lösung für dieses globale Gesundheitsunternehmen sein. Die Untergruppen der KI, wie z. B. maschinelles Lernen (ML) und Deep Learning (DL), können dazu beitragen, Daten zu analysieren, um Krankheiten zu diagnostizieren und Risikofaktoren, Biomarker und Ergebnisse vorherzusagen.

In einer neuen Literaturrecherche haben Dr. Li Li, Dr. Jifeng Yu und Dr. Nan Liu, alle vom Department of Ophthalmology, Capital Medical University, China, die Anwendungen und Herausforderungen der KI in Myopien zusammengefasst, einschließlich Erkennung, Risikofaktorbewertung und Vorhersagemodellen. Diese Studie wurde im Journal of veröffentlicht Pädiatrische Untersuchung am 18. März 2025.

Interessanterweise können AI -Modelle mit ML/DL trainiert werden, um Myopie aus Fundusfotos und optischen Kohärenztomographiebildern zu erkennen. Durch die Fütterung eines Modells mit einer großen Menge von Fundusbildern von myopischen Patienten kann der KI beigebracht werden, winzige Änderungen in Farbe und Muster in der Netzhaut zu erkennen, die mit Myopie verbunden sind. Auf diese Weise kann das Modell zukünftige Patienten von ihren Fundusfotos diagnostizieren.

Darüber hinaus kann Selbstüberwachungsgeräte wie SVOne, ein Handheld-Gerät, das einen Wellenfrontsensor verwendet, um Augenfehler zu messen, mit AI-Algorithmen refraktive Fehler in den Augen erfassen. Das Gerät kann auf eine Online -Datenbank mit Bildern zugreifen, die die KI als Verweise zur Diagnose von Myopie verwenden kann. Darüber hinaus kann KI geschult werden, um Verhaltensänderungen im Zusammenhang mit dem Beginn der Myopie zu erkennen. Eine solche Erkennung ist besonders nützlich für die Früherkennung von Myopie bei Kindern, die oft anders ignoriert wird. Beispielsweise verwendet der Vivior Monitor ML-Algorithmen, um Änderungen des visuellen Verhaltens, wie z.

Darüber hinaus können ML -Methoden wie Vektormaschine, logistische Regression und Xgboost eingesetzt werden, um Risikofaktoren für Myopie zu identifizieren. „Ein auf XGBOOST-basiertes Modell kann große Mengen an Längsschnittdaten erhalten, sodass es bei zahlreichen Patienten die Ergebnisse und die damit verbundenen Risikofaktoren von Myopie erlernen kann. Dies ermöglicht das Modell wiederum, die Risikofaktoren neuer Patienten auf der Grundlage ihrer Genetik, Familienanamnese, Umgebung und physiologischen Parameter zu beurteilen.“ Erklärt Dr. Li Li.

Die Vorhersage des Fortschreitens und des Ergebnisses von Myopie kann Ärzten helfen, ihren klinischen Ansatz anzupassen. In großem Umfang kann es die klinische Praxis und die Politikgestaltung formen, die bei der Kontrolle der Myopie helfen. Durch die Fütterung eines KI -Modells große Mengen biometrischer Daten, Brechungsdaten, Behandlungsreaktionen und Augenbilder von zahlreichen Myopiepatienten kann die KI beigebracht werden, um die Ergebnisse der Myopie bei neuen Patienten vorherzusagen.

Trotz des großen Potenzials der KI bei Myopie müssen mehrere Herausforderungen überwunden werden. Erstens ist es wichtig sicherzustellen, dass der Datensatz, der zum Training eines KI -Modells verwendet wird, korrekt und von hoher Qualität ist. Voreingenommenheit, falsche Negative/Positive und schlechte Datenqualität können sich negativ auf die diagnostische und Vorhersagegenauigkeit des Modells auswirken. Zweitens werden die meisten KI -Modelle unter Verwendung von Daten aus großen Krankenhäusern geschult, die möglicherweise nicht repräsentativ für Patienten sind, die in kleinere Kliniken gehen. Dies schafft eine Diskrepanz zwischen realer und Trainingspopulationen. Drittens ist ein KI -Modell kein ausgebildeter Arzt und kann möglicherweise keine klinische Grundlage für seine Diagnose liefern, was dazu führen kann, dass die Diagnose von medizinischen Fachkräften abgelehnt wird. Schließlich ist es wichtig, mit solch großen Mengen an Patientendaten zur Ausbiegung von KI -Modellen zu sehen, dass die Privatsphäre der medizinischen Unterlagen der Patienten sichergestellt wird.

„Während unsere Studie die bemerkenswerten hervorhebt Fortschritte bei der klinischen Anwendung von KI in Myopie sind weitere Studien erforderlich, um die technologischen Herausforderungen zu bewältigen. Von Aufbau hochwertiger Datensätze, Verbesserung der Fähigkeit des Modells zur Verarbeitung multimodaler Bilddaten und Verbesserung der Interaktionsfähigkeit von Menschenkomputern können die KI-Modelle für die weit verbreitete klinische Anwendung weiter verbessert werden.„Schließt Dr. Jifeng Yu.

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