L’intelligenza artificiale promuove la diagnosi precoce e la gestione della miopia

L’intelligenza artificiale promuove la diagnosi precoce e la gestione della miopia

La crescente prevalenza della miopia è un problema di salute globale, poiché una miopia elevata aumenta il rischio di danni alla vista. Ciò richiede l’uso dell’intelligenza artificiale (AI) per la diagnosi precoce, la prevenzione e il trattamento della miopia. Ebbene, unEsame pediatricoLa revisione evidenzia le potenziali applicazioni dell’intelligenza artificiale nell’identificazione precoce, nella valutazione del rischio e nella prevenzione della miopia. Mostra inoltre le sfide e l’attuale stato di sviluppo della tecnologia AI nel campo della miopia.

La miopia o miopia colpisce due miliardi di persone in tutto il mondo. La miopia non corretta può influenzare la vista, compromettere l’istruzione, le prospettive di carriera e la qualità della vita. Si stima che entro il 2050 quasi la metà della popolazione mondiale diventerà miope. La miopia elevata è spesso associata a complicazioni che possono portare a disturbi della vista, influenzando la qualità della vita dei pazienti e aumentando l’onere medico ed economico globale. Pertanto, la diagnosi precoce della miopia è importante per prevenire il deficit visivo nei pazienti miopi.

L’intelligenza artificiale (AI) ha aperto nuove frontiere nel campo medico e può essere una soluzione per questa azienda sanitaria globale. I sottogruppi dell’intelligenza artificiale, come le tecnologie avanzate, come l’apprendimento automatico (ML) e l’apprendimento profondo (DL), possono aiutare ad analizzare i dati per diagnosticare malattie e prevedere fattori di rischio, biomarcatori ed esiti.

In una nuova revisione della letteratura, il dottor Li Li, il dottor Jifeng Yu e il dottor Nan Liu, tutti del Dipartimento di Oftalmologia, Capital Medical University, Cina, hanno riassunto le applicazioni e le sfide dell’intelligenza artificiale nella miopia, compreso il rilevamento, la valutazione dei fattori di rischio e i modelli di previsione. Questo studio è stato pubblicato sul Journal ofEsame pediatricoil 18 marzo 2025.

È interessante notare che i modelli di intelligenza artificiale possono essere addestrati con ML/DL per rilevare la miopia da foto del fondo oculare e immagini di tomografia a coerenza ottica. Alimentando un modello con un’ampia serie di immagini del fondo oculare di pazienti miopi, è possibile insegnare all’intelligenza artificiale a rilevare piccoli cambiamenti nel colore e nella struttura della retina associati alla miopia. Ciò consente al modello di diagnosticare i futuri pazienti dalle loro foto del fondo oculare.

Inoltre, dispositivi di automonitoraggio come SVOne, un dispositivo portatile che utilizza un sensore del fronte d’onda per misurare i difetti oculari, possono rilevare difetti di rifrazione negli occhi utilizzando algoritmi AI. Il dispositivo può accedere a un database online di immagini che l’intelligenza artificiale può utilizzare come riferimento per diagnosticare la miopia. Inoltre, l’intelligenza artificiale può essere addestrata a rilevare i cambiamenti comportamentali associati all’insorgenza della miopia. Tale rilevamento è particolarmente utile per la diagnosi precoce della miopia nei bambini, che spesso viene altrimenti ignorata. Ad esempio, Vivior Monitor utilizza algoritmi ML per rilevare cambiamenti nel comportamento visivo, come:

Inoltre, i metodi ML come la macchina vettoriale, la regressione logistica e Xgboost possono essere utilizzati per identificare i fattori di rischio per la miopia."Un modello basato su XGBOOST può ottenere grandi quantità di dati longitudinali, consentendogli di apprendere gli esiti e i fattori di rischio associati alla miopia in numerosi pazienti. Ciò, a sua volta, consente al modello di valutare i fattori di rischio di nuovi pazienti in base alla loro genetica, storia familiare, ambiente e parametri fisiologici."Spiega il dottor Li Li.

Prevedere la progressione e l’esito della miopia può aiutare i medici a personalizzare il loro approccio clinico. Su larga scala, può modellare la pratica clinica e le politiche che aiutano a controllare la miopia. Fornendo a un modello di intelligenza artificiale grandi quantità di dati biometrici, dati di rifrazione, risposte al trattamento e immagini oculari di numerosi pazienti miopi, è possibile insegnare all’intelligenza artificiale a prevedere gli esiti della miopia in nuovi pazienti.

Nonostante il grande potenziale dell’intelligenza artificiale nella miopia, è necessario superare diverse sfide. Innanzitutto, è importante garantire che il set di dati utilizzato per addestrare un modello di intelligenza artificiale sia accurato e di alta qualità. Distorsioni, falsi negativi/positivi e scarsa qualità dei dati possono avere un impatto negativo sull'accuratezza diagnostica e predittiva del modello. In secondo luogo, la maggior parte dei modelli di intelligenza artificiale vengono addestrati utilizzando dati provenienti da grandi ospedali, che potrebbero non essere rappresentativi dei pazienti che si recano in cliniche più piccole. Ciò crea una discrepanza tra la popolazione reale e quella in formazione. In terzo luogo, un modello di intelligenza artificiale non è un medico qualificato e potrebbe non fornire una base clinica per la sua diagnosi, il che potrebbe comportare il rifiuto della diagnosi da parte dei professionisti medici. Infine, con quantità così grandi di dati sui pazienti, è importante vedere che i modelli di intelligenza artificiale garantiscano la privacy delle cartelle cliniche dei pazienti.

“Mentre il nostro studio evidenzia quelli notevoliI progressi nell’applicazione clinica dell’IA nella miopia richiedono ulteriori studi per superare le sfide tecnologiche. DaCostruendo set di dati di alta qualità, migliorando la capacità del modello di elaborare dati di immagini multimodali e migliorando la capacità di interazione dei computer umani, i modelli di intelligenza artificiale possono essere ulteriormente migliorati per un uso clinico diffuso.“Conclude il dottor Jifeng Yu.

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