A mesterséges intelligencia elősegíti a rövidlátás korai felismerését és kezelését

A mesterséges intelligencia elősegíti a rövidlátás korai felismerését és kezelését

A myopia növekvő elterjedése globális egészségügyi probléma, a magas myopia növeli a látáskárosodás kockázatát. Ehhez mesterséges intelligencia (AI) használata szükséges a rövidlátás korai diagnosztizálására, megelőzésére és kezelésére. Nos, aGyermekgyógyászati ​​vizsgálatAz áttekintés rávilágít a mesterséges intelligencia lehetséges alkalmazásaira a myopia korai felismerésében, kockázatértékelésében és megelőzésében. Továbbá bemutatja az AI technológia kihívásait és jelenlegi fejlődési státuszát a myopia területén.

A rövidlátás vagy rövidlátás kétmilliárd embert érint világszerte. A nem korrigált rövidlátás befolyásolhatja a látást, megzavarhatja az oktatást, a karrierlehetőségeket és az életminőséget. A becslések szerint 2050-re a világ népességének csaknem fele rövidlátóvá válik. A nagymértékű myopia gyakran olyan szövődményekkel jár, amelyek látásromláshoz vezethetnek, befolyásolják a betegek életminőségét, és növelik a globális egészségügyi és gazdasági terheket. Ezért a myopia korai diagnosztizálása fontos a rövidlátásban szenvedő betegek látáskárosodásának megelőzése érdekében.

A mesterséges intelligencia (AI) új határokat nyitott az orvosi területen, és megoldást jelenthet ennek a globális egészségügyi vállalatnak. Az AI alcsoportjai, például a fejlett technológiák, mint például a gépi tanulás (ML) és a mély tanulás (DL), segíthetnek az adatok elemzésében a betegségek diagnosztizálásában, valamint a kockázati tényezők, biomarkerek és eredmények előrejelzésében.

Egy új szakirodalmi áttekintésben Dr. Li Li, Dr. Jifeng Yu és Dr. Nan Liu, mind a kínai Capital Medical University oftalmology osztályáról összefoglalták a mesterséges intelligencia alkalmazásait és kihívásait rövidlátásban, beleértve a detektálást, a kockázati tényezők értékelését és az előrejelzési modelleket. Ez a tanulmány a Journal ofGyermekgyógyászati ​​vizsgálat2025. március 18-án.

Érdekes módon az AI-modellek ML/DL-lel betaníthatók a myopia észlelésére a szemfenéki fényképek és az optikai koherencia-tomográfiás képek alapján. A rövidlátó betegek szemfenéki képeinek nagy készletével egy modellt táplálva a mesterséges intelligencia megtanítható a retina színének és mintázatának apró, rövidlátással összefüggő változásainak észlelésére. Ez lehetővé teszi a modell számára, hogy diagnosztizálja a jövőbeli betegeket szemfenéki fényképeik alapján.

Ezenkívül az önellenőrző eszközök, mint például az SVOne, egy olyan kézi eszköz, amely hullámfront-érzékelőt használ a szemhibák mérésére, mesterséges intelligencia-algoritmusok segítségével képes észlelni a szem töréshibáit. Az eszköz hozzáférhet egy online képadatbázishoz, amelyet az AI referenciaként használhat a myopia diagnosztizálására. Ezen túlmenően, a mesterséges intelligencia tanítható a rövidlátás kialakulásával kapcsolatos viselkedési változások észlelésére. Az ilyen kimutatás különösen hasznos a gyermekek rövidlátásának korai felismerésére, amelyet egyébként gyakran figyelmen kívül hagynak. Például a Vivior Monitor ML algoritmusokat használ a vizuális viselkedés változásainak észlelésére, mint például:

Ezenkívül az ML módszerek, például a vektorgép, a logisztikus regresszió és az Xgboost használhatók a myopia kockázati tényezőinek azonosítására."Az XGBOOST-alapú modell nagy mennyiségű longitudinális adatot tud szerezni, lehetővé téve, hogy számos betegnél megismerje a myopia kimenetelét és a kapcsolódó kockázati tényezőket. Ez viszont lehetővé teszi, hogy a modell felmérje az új betegek kockázati tényezőit genetikájuk, családtörténetük, környezetük és élettani paramétereik alapján."Magyarázza Dr. Li Li.

A myopia progressziójának és kimenetelének előrejelzése segíthet az orvosoknak klinikai megközelítésük személyre szabásában. Nagy léptékben alakíthatja a klinikai gyakorlatot és a politikai döntéshozatalt, amely segít a rövidlátás szabályozásában. Ha egy mesterséges intelligencia-modellt nagy mennyiségű biometrikus adatot, fénytörési adatot, kezelési reakciókat és számos myopias beteg szemképét táplálunk be, az MI megtanítható arra, hogy előre jelezze a myopia kimenetelét új betegeknél.

Annak ellenére, hogy a mesterséges intelligencia nagy potenciállal rendelkezik a rövidlátásban, számos kihívást le kell küzdeni. Először is fontos annak biztosítása, hogy az AI-modell betanításához használt adatkészlet pontos és jó minőségű legyen. A torzítás, a hamis negatív/pozitív adatok és a rossz adatminőség negatívan befolyásolhatja a modell diagnosztikai és prediktív pontosságát. Másodszor, a legtöbb mesterséges intelligencia modellt a nagy kórházak adatai alapján képezik, amelyek nem feltétlenül reprezentatívak a kisebb klinikákba járó betegekre. Ez eltérést hoz létre a valós és a képzési populációk között. Harmadszor, egy mesterséges intelligencia modell nem képzett orvos, és nem biztos, hogy klinikai alapot nyújt a diagnózisához, ami azt eredményezheti, hogy az egészségügyi szakemberek elutasítják a diagnózist. Végül, ilyen nagy mennyiségű betegadat mellett fontos látni, hogy az AI-modellek biztosítják a betegek egészségügyi feljegyzéseinek titkosságát.

„Miközben tanulmányunk kiemeli a nevezeteseketAz AI klinikai alkalmazásának előrehaladása rövidlátás esetén további tanulmányokat igényel a technológiai kihívások leküzdése érdekében. TólKiváló minőségű adatkészletek készítésével, a modell multimodális képadatok feldolgozására való képességének javításával, valamint az emberi számítógépek interakciós képességének javításával az AI-modellek tovább fejleszthetők széles körű klinikai felhasználásra.– zárja Dr. Jifeng Yu.

Források: