Η τεχνητή νοημοσύνη προάγει την έγκαιρη ανίχνευση και διαχείριση της μυωπίας

Η τεχνητή νοημοσύνη προάγει την έγκαιρη ανίχνευση και διαχείριση της μυωπίας

Ο αυξανόμενος επιπολασμός της μυωπίας είναι ένα παγκόσμιο πρόβλημα υγείας, με την υψηλή μυωπία να αυξάνει τον κίνδυνο βλάβης της όρασης. Αυτό απαιτεί τη χρήση τεχνητής νοημοσύνης (AI) για έγκαιρη διάγνωση, πρόληψη και θεραπεία της μυωπίας. Λοιπόν, αΠαιδιατρική εξέτασηΗ ανασκόπηση υπογραμμίζει πιθανές εφαρμογές της τεχνητής νοημοσύνης στην έγκαιρη αναγνώριση, εκτίμηση κινδύνου και πρόληψη της μυωπίας. Δείχνει περαιτέρω τις προκλήσεις και την τρέχουσα κατάσταση ανάπτυξης της τεχνολογίας AI στον τομέα της μυωπίας.

Η μυωπία ή μυωπία επηρεάζει δύο δισεκατομμύρια ανθρώπους παγκοσμίως. Η μη διορθωμένη μυωπία μπορεί να επηρεάσει την όραση, να διαταράξει την εκπαίδευση, τις προοπτικές σταδιοδρομίας και την ποιότητα ζωής. Μέχρι το 2050, υπολογίζεται ότι σχεδόν ο μισός παγκόσμιος πληθυσμός θα γίνει μυωπικός. Η υψηλή μυωπία συχνά συνδέεται με επιπλοκές που μπορεί να οδηγήσουν σε οπτική αναπηρία, επηρεάζοντας την ποιότητα ζωής των ασθενών και αυξάνοντας την παγκόσμια ιατρική και οικονομική επιβάρυνση. Ως εκ τούτου, η έγκαιρη διάγνωση της μυωπίας είναι σημαντική για την πρόληψη της όρασης σε ασθενείς με μυωπία.

Η τεχνητή νοημοσύνη (AI) έχει ανοίξει νέα σύνορα στον ιατρικό τομέα και μπορεί να αποτελέσει λύση για αυτήν την παγκόσμια εταιρεία υγειονομικής περίθαλψης. Οι υποομάδες της τεχνητής νοημοσύνης, όπως οι προηγμένες τεχνολογίες, όπως η μηχανική μάθηση (ML) και η βαθιά μάθηση (DL), μπορούν να βοηθήσουν στην ανάλυση δεδομένων για τη διάγνωση ασθενειών και την πρόβλεψη παραγόντων κινδύνου, βιοδεικτών και εκβάσεων.

Σε μια νέα βιβλιογραφική ανασκόπηση, οι Δρ. Li Li, Dr. Jifeng Yu και Dr. Nan Liu, όλοι από το Τμήμα Οφθαλμολογίας του Capital Medical University, Κίνα, συνόψισαν τις εφαρμογές και τις προκλήσεις της τεχνητής νοημοσύνης στη μυωπία, συμπεριλαμβανομένης της ανίχνευσης, της εκτίμησης παραγόντων κινδύνου και των μοντέλων πρόβλεψης. Αυτή η μελέτη δημοσιεύτηκε στο Journal ofΠαιδιατρική εξέτασηστις 18 Μαρτίου 2025.

Είναι ενδιαφέρον ότι τα μοντέλα AI μπορούν να εκπαιδευτούν με ML/DL για την ανίχνευση μυωπίας από φωτογραφίες βυθού και εικόνες οπτικής τομογραφίας συνοχής. Τροφοδοτώντας ένα μοντέλο με ένα μεγάλο σύνολο εικόνων βυθού από μυωπικούς ασθενείς, η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να διδαχθεί να ανιχνεύει μικροσκοπικές αλλαγές στο χρώμα και το σχέδιο στον αμφιβληστροειδή που σχετίζονται με τη μυωπία. Αυτό επιτρέπει στο μοντέλο να κάνει διάγνωση μελλοντικών ασθενών από τις φωτογραφίες του βυθού τους.

Επιπλέον, συσκευές αυτοελέγχου όπως το SVOne, μια φορητή συσκευή που χρησιμοποιεί αισθητήρα μετώπου κύματος για τη μέτρηση των ελαττωμάτων των ματιών, μπορούν να ανιχνεύσουν διαθλαστικά ελαττώματα στα μάτια χρησιμοποιώντας αλγόριθμους τεχνητής νοημοσύνης. Η συσκευή μπορεί να έχει πρόσβαση σε μια διαδικτυακή βάση δεδομένων εικόνων που το AI μπορεί να χρησιμοποιήσει ως αναφορές για τη διάγνωση της μυωπίας. Επιπλέον, η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να εκπαιδευτεί για να ανιχνεύει αλλαγές συμπεριφοράς που σχετίζονται με την έναρξη της μυωπίας. Αυτή η ανίχνευση είναι ιδιαίτερα χρήσιμη για την έγκαιρη ανίχνευση της μυωπίας στα παιδιά, η οποία συχνά αγνοείται. Για παράδειγμα, το Vivior Monitor χρησιμοποιεί αλγόριθμους ML για να ανιχνεύσει αλλαγές στην οπτική συμπεριφορά, όπως:

Επιπλέον, μέθοδοι ML όπως η μηχανή διανυσμάτων, η λογιστική παλινδρόμηση και το Xgboost μπορούν να χρησιμοποιηθούν για τον εντοπισμό παραγόντων κινδύνου για μυωπία."Ένα μοντέλο που βασίζεται στο XGBOOST μπορεί να λάβει μεγάλες ποσότητες διαχρονικών δεδομένων, επιτρέποντάς του να μάθει τα αποτελέσματα και τους σχετικούς παράγοντες κινδύνου της μυωπίας σε πολλούς ασθενείς. Αυτό, με τη σειρά του, επιτρέπει στο μοντέλο να αξιολογήσει τους παράγοντες κινδύνου νέων ασθενών με βάση τη γενετική, το οικογενειακό ιστορικό, το περιβάλλον και τις φυσιολογικές τους παραμέτρους."Εξηγεί ο Δρ Λι Λι.

Η πρόβλεψη της εξέλιξης και της έκβασης της μυωπίας μπορεί να βοηθήσει τους γιατρούς να προσαρμόσουν την κλινική τους προσέγγιση. Σε μεγάλη κλίμακα, μπορεί να διαμορφώσει την κλινική πρακτική και τη χάραξη πολιτικής που βοηθούν στον έλεγχο της μυωπίας. Τροφοδοτώντας ένα μοντέλο τεχνητής νοημοσύνης μεγάλες ποσότητες βιομετρικών δεδομένων, διαθλαστικών δεδομένων, αποκρίσεων θεραπείας και εικόνων ματιών από πολλούς ασθενείς με μυωπία, η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να διδαχθεί να προβλέπει τα αποτελέσματα της μυωπίας σε νέους ασθενείς.

Παρά τις μεγάλες δυνατότητες της τεχνητής νοημοσύνης στη μυωπία, πρέπει να ξεπεραστούν αρκετές προκλήσεις. Πρώτον, είναι σημαντικό να διασφαλιστεί ότι το σύνολο δεδομένων που χρησιμοποιείται για την εκπαίδευση ενός μοντέλου AI είναι ακριβές και υψηλής ποιότητας. Η προκατάληψη, τα ψευδώς αρνητικά/θετικά και η κακή ποιότητα δεδομένων μπορούν να επηρεάσουν αρνητικά τη διαγνωστική και προγνωστική ακρίβεια του μοντέλου. Δεύτερον, τα περισσότερα μοντέλα τεχνητής νοημοσύνης εκπαιδεύονται χρησιμοποιώντας δεδομένα από μεγάλα νοσοκομεία, τα οποία μπορεί να μην είναι αντιπροσωπευτικά των ασθενών που πηγαίνουν σε μικρότερες κλινικές. Αυτό δημιουργεί μια ασυμφωνία μεταξύ πραγματικού πληθυσμού και πληθυσμού κατάρτισης. Τρίτον, ένα μοντέλο τεχνητής νοημοσύνης δεν είναι εκπαιδευμένος γιατρός και μπορεί να μην παρέχει κλινική βάση για τη διάγνωσή του, γεγονός που μπορεί να έχει ως αποτέλεσμα την απόρριψη της διάγνωσης από επαγγελματίες του ιατρικού τομέα. Τέλος, με τόσο μεγάλο όγκο δεδομένων ασθενών, είναι σημαντικό να βλέπουμε μοντέλα τεχνητής νοημοσύνης να διασφαλίζουν το απόρρητο των ιατρικών αρχείων των ασθενών.

«Ενώ η μελέτη μας αναδεικνύει τα αξιοσημείωταΗ πρόοδος στην κλινική εφαρμογή του AI στη μυωπία απαιτεί περαιτέρω μελέτες για να ξεπεραστούν οι τεχνολογικές προκλήσεις. ΑπόΜε τη δημιουργία συνόλων δεδομένων υψηλής ποιότητας, τη βελτίωση της ικανότητας του μοντέλου να επεξεργάζεται δεδομένα πολυτροπικής εικόνας και τη βελτίωση της ικανότητας αλληλεπίδρασης των ανθρώπινων υπολογιστών, τα μοντέλα AI μπορούν να βελτιωθούν περαιτέρω για ευρεία κλινική χρήση.«Καταλήγει ο Δρ Jifeng Yu.

Πηγές: