Kunstmatige intelligentie bevordert de vroege detectie en behandeling van bijziendheid

Kunstmatige intelligentie bevordert de vroege detectie en behandeling van bijziendheid

De toenemende prevalentie van bijziendheid is een mondiaal gezondheidsprobleem, waarbij hoge bijziendheid het risico op gezichtsschade vergroot. Dit vereist het gebruik van kunstmatige intelligentie (AI) voor vroege diagnose, preventie en behandeling van bijziendheid. Nou, eenPediatrisch onderzoekReview benadrukt mogelijke toepassingen van AI bij vroege identificatie, risicobeoordeling en preventie van bijziendheid. Het toont verder de uitdagingen en de huidige ontwikkelingsstatus van AI-technologie op het gebied van bijziendheid.

Bijziendheid of bijziendheid treft wereldwijd twee miljard mensen. Ongecorrigeerde bijziendheid kan het gezichtsvermogen aantasten, het onderwijs, de carrièrevooruitzichten en de kwaliteit van leven verstoren. Er wordt geschat dat tegen 2050 bijna de helft van de wereldbevolking bijziend zal zijn. Hoge bijziendheid wordt vaak in verband gebracht met complicaties die kunnen leiden tot slechtziendheid, waardoor de levenskwaliteit van patiënten wordt aangetast en de mondiale medische en economische last toeneemt. Daarom is een vroege diagnose van bijziendheid belangrijk voor het voorkomen van visuele beperkingen bij patiënten met bijziendheid.

Kunstmatige intelligentie (AI) heeft nieuwe grenzen op medisch gebied geopend en kan een oplossing zijn voor dit mondiale gezondheidszorgbedrijf. De subgroepen van AI, zoals geavanceerde technologieën, zoals machine learning (ML) en deep learning (DL), kunnen helpen bij het analyseren van gegevens om ziekten te diagnosticeren en risicofactoren, biomarkers en uitkomsten te voorspellen.

In een nieuw literatuuronderzoek hebben Dr. Li Li, Dr. Jifeng Yu en Dr. Nan Liu, allen van de afdeling Oogheelkunde, Capital Medical University, China, de toepassingen en uitdagingen van AI bij bijziendheid samengevat, inclusief detectie, beoordeling van risicofactoren en voorspellingsmodellen. Deze studie werd gepubliceerd in het Journal ofPediatrisch onderzoekop 18 maart 2025.

Interessant is dat AI-modellen kunnen worden getraind met ML/DL om bijziendheid te detecteren op basis van fundusfoto's en optische coherentietomografiebeelden. Door een model een groot aantal fundusbeelden van bijziende patiënten te geven, kan AI worden geleerd kleine veranderingen in kleur en patroon in het netvlies te detecteren die verband houden met bijziendheid. Hierdoor kan het model toekomstige patiënten diagnosticeren op basis van hun fundusfoto's.

Bovendien kunnen zelfcontroleapparaten zoals SVOne, een draagbaar apparaat dat een golffrontsensor gebruikt om oogafwijkingen te meten, brekingsafwijkingen in de ogen detecteren met behulp van AI-algoritmen. Het apparaat heeft toegang tot een online database met afbeeldingen die de AI kan gebruiken als referentie om bijziendheid te diagnosticeren. Bovendien kan AI worden getraind om gedragsveranderingen te detecteren die verband houden met het ontstaan ​​van bijziendheid. Een dergelijke detectie is vooral nuttig voor de vroege detectie van bijziendheid bij kinderen, die anders vaak wordt genegeerd. De Vivior Monitor gebruikt bijvoorbeeld ML-algoritmen om veranderingen in visueel gedrag te detecteren, zoals:

Bovendien kunnen ML-methoden zoals vectormachine, logistische regressie en Xgboost worden gebruikt om risicofactoren voor bijziendheid te identificeren."Een op XGBOOST gebaseerd model kan grote hoeveelheden longitudinale gegevens verkrijgen, waardoor het de uitkomsten en bijbehorende risicofactoren van bijziendheid bij talrijke patiënten kan leren kennen. Hierdoor kan het model op zijn beurt de risicofactoren van nieuwe patiënten beoordelen op basis van hun genetica, familiegeschiedenis, omgeving en fysiologische parameters."Legt dr. Li Li uit.

Het voorspellen van de progressie en het resultaat van de bijziendheid kan artsen helpen hun klinische aanpak op maat te maken. Op grote schaal kan het de klinische praktijk en beleidsvorming vormgeven die helpen bij het onder controle houden van bijziendheid. Door een AI-model grote hoeveelheden biometrische gegevens, brekingsgegevens, behandelingsreacties en oogbeelden van talloze bijziendheidpatiënten te voeden, kan AI worden geleerd de uitkomsten van bijziendheid bij nieuwe patiënten te voorspellen.

Ondanks het grote potentieel van AI bij bijziendheid moeten er verschillende uitdagingen worden overwonnen. Ten eerste is het belangrijk om ervoor te zorgen dat de dataset die wordt gebruikt om een ​​AI-model te trainen accuraat en van hoge kwaliteit is. Vertekening, fout-negatieven/positieven en slechte gegevenskwaliteit kunnen een negatieve invloed hebben op de diagnostische en voorspellende nauwkeurigheid van het model. Ten tweede worden de meeste AI-modellen getraind met behulp van gegevens van grote ziekenhuizen, die mogelijk niet representatief zijn voor patiënten die naar kleinere klinieken gaan. Hierdoor ontstaat er een discrepantie tussen de werkelijke en de opleidingspopulatie. Ten derde is een AI-model geen opgeleide arts en biedt het mogelijk geen klinische basis voor de diagnose, wat ertoe kan leiden dat de diagnose door medische professionals wordt afgewezen. Ten slotte is het, met zulke grote hoeveelheden patiëntgegevens, belangrijk om te zien dat AI-modellen de privacy van de medische dossiers van patiënten garanderen.

“Terwijl ons onderzoek de opmerkelijke belichtVooruitgang in de klinische toepassing van AI bij bijziendheid vereist verder onderzoek om de technologische uitdagingen te overwinnen. VanDoor datasets van hoge kwaliteit te bouwen, het vermogen van het model om multimodale beeldgegevens te verwerken te verbeteren en het interactievermogen van menselijke computers te verbeteren, kunnen de AI-modellen verder worden verbeterd voor wijdverbreide klinische toepassing.“Concludeert dr. Jifeng Yu.

Bronnen: