Umělá inteligence podporuje včasnou detekci a léčbu krátkozrakosti

Umělá inteligence podporuje včasnou detekci a léčbu krátkozrakosti

Rostoucí prevalence krátkozrakosti je celosvětovým zdravotním problémem, přičemž vysoká krátkozrakost zvyšuje riziko poškození zraku. To vyžaduje použití umělé inteligence (AI) pro včasnou diagnostiku, prevenci a léčbu krátkozrakosti. No, aPediatrické vyšetřeníPřehled zdůrazňuje potenciální využití AI při včasné identifikaci, hodnocení rizik a prevenci krátkozrakosti. Dále ukazuje výzvy a současný stav vývoje technologie AI v oblasti krátkozrakosti.

Krátkozrakost neboli krátkozrakost postihuje dvě miliardy lidí na celém světě. Nekorigovaná krátkozrakost může ovlivnit zrak, narušit vzdělání, kariérní vyhlídky a kvalitu života. Do roku 2050 se odhaduje, že téměř polovina světové populace bude krátkozraká. Vysoká krátkozrakost je často spojena s komplikacemi, které mohou vést k poškození zraku, ovlivňující kvalitu života pacientů a zvyšující globální zdravotní a ekonomickou zátěž. Proto je včasná diagnostika myopie důležitá pro prevenci zrakového postižení u pacientů s krátkozrakostí.

Umělá inteligence (AI) otevřela nové hranice v oblasti medicíny a může být řešením pro tuto globální zdravotnickou společnost. Podskupiny umělé inteligence, jako jsou pokročilé technologie, jako je strojové učení (ML) a hluboké učení (DL), mohou pomoci analyzovat data k diagnostice nemocí a předpovídat rizikové faktory, biomarkery a výsledky.

V novém literárním přehledu Dr. Li Li, Dr. Jifeng Yu a Dr. Nan Liu, všichni z Katedry oftalmologie, Capital Medical University, Čína, shrnuli aplikace a výzvy AI u krátkozrakosti, včetně detekce, hodnocení rizikových faktorů a predikční modely. Tato studie byla publikována v Journal ofPediatrické vyšetřenídne 18. března 2025.

Zajímavé je, že modely umělé inteligence lze trénovat pomocí ML/DL k detekci krátkozrakosti z fotografií očního pozadí a snímků z optické koherentní tomografie. Tím, že se do modelu přidá velká sada snímků očního pozadí od myopických pacientů, lze AI naučit detekovat drobné změny barvy a vzoru na sítnici, které jsou spojeny s krátkozrakostí. To umožňuje modelu diagnostikovat budoucí pacienty z jejich fotografií očního pozadí.

Kromě toho mohou samomonitorovací zařízení, jako je SVOne, ruční zařízení, které používá vlnoplochový senzor k měření očních vad, detekovat refrakční vady očí pomocí algoritmů AI. Zařízení má přístup k online databázi obrázků, které může AI použít jako reference pro diagnostiku krátkozrakosti. Kromě toho lze AI trénovat, aby detekovala změny chování spojené s nástupem krátkozrakosti. Taková detekce je zvláště užitečná pro včasnou detekci krátkozrakosti u dětí, která je jinak často ignorována. Vivior Monitor například používá algoritmy ML k detekci změn ve vizuálním chování, jako jsou:

Kromě toho lze k identifikaci rizikových faktorů krátkozrakosti použít metody ML, jako je vektorový stroj, logistická regrese a Xgboost."Model založený na XGBOOST může získat velké množství longitudinálních dat, což mu umožňuje naučit se výsledky a související rizikové faktory myopie u mnoha pacientů. To zase umožňuje modelu posoudit rizikové faktory nových pacientů na základě jejich genetiky, rodinné anamnézy, prostředí a fyziologických parametrů."Vysvětluje Dr. Li Li.

Předvídání progrese a výsledku krátkozrakosti může lékařům pomoci přizpůsobit jejich klinický přístup. Ve velkém měřítku může utvářet klinickou praxi a tvorbu politik, které pomáhají kontrolovat krátkozrakost. Tím, že model AI dodává velké množství biometrických dat, refrakčních dat, léčebných odpovědí a očních snímků mnoha pacientů s krátkozrakostí, lze AI naučit předpovídat výsledky krátkozrakosti u nových pacientů.

Navzdory velkému potenciálu umělé inteligence v krátkozrakosti je třeba překonat několik problémů. Za prvé je důležité zajistit, aby soubor dat použitý k trénování modelu AI byl přesný a vysoce kvalitní. Zkreslení, falešná negativa/pozitiva a špatná kvalita dat mohou negativně ovlivnit diagnostickou a prediktivní přesnost modelu. Za druhé, většina modelů umělé inteligence je trénována pomocí dat z velkých nemocnic, která nemusí být reprezentativní pro pacienty, kteří chodí na menší kliniky. To vytváří rozpor mezi skutečnou a cvičící populací. Za třetí, model umělé inteligence není vyškoleným lékařem a nemusí poskytovat klinický základ pro svou diagnózu, což může mít za následek odmítnutí diagnózy lékařskými odborníky. A konečně, s tak velkým množstvím údajů o pacientech je důležité vidět, že modely umělé inteligence zajišťují soukromí lékařských záznamů pacientů.

„Zatímco naše studie zdůrazňuje ty pozoruhodnéPokrok v klinické aplikaci umělé inteligence u krátkozrakosti vyžaduje další studie k překonání technologických problémů. ZVytvořením vysoce kvalitních datových sad, zlepšením schopnosti modelu zpracovávat multimodální obrazová data a zlepšením schopnosti interakce lidských počítačů lze modely umělé inteligence dále vylepšit pro široké klinické použití."Uzavře doktor Jifeng Yu."

Zdroje: