Umetna inteligenca spodbuja zgodnje odkrivanje in obvladovanje kratkovidnosti

Umetna inteligenca spodbuja zgodnje odkrivanje in obvladovanje kratkovidnosti

Vse večja razširjenost kratkovidnosti je globalni zdravstveni problem, pri čemer visoka kratkovidnost povečuje tveganje za poškodbe vida. To zahteva uporabo umetne inteligence (AI) za zgodnjo diagnozo, preprečevanje in zdravljenje kratkovidnosti. No, aPediatrični pregledPregled poudarja možne uporabe umetne inteligence pri zgodnjem prepoznavanju, oceni tveganja in preprečevanju kratkovidnosti. Nadalje prikazuje izzive in trenutno stanje razvoja tehnologije umetne inteligence na področju kratkovidnosti.

Kratkovidnost ali kratkovidnost prizadene dve milijardi ljudi po vsem svetu. Nepopravljena kratkovidnost lahko vpliva na vid, moti izobraževanje, poklicne možnosti in kakovost življenja. Ocenjuje se, da bo do leta 2050 skoraj polovica svetovnega prebivalstva postala kratkovidna. Visoka kratkovidnost je pogosto povezana z zapleti, ki lahko povzročijo okvaro vida, kar vpliva na kakovost življenja bolnikov in povečuje globalno zdravstveno in ekonomsko breme. Zato je zgodnja diagnoza kratkovidnosti pomembna za preprečevanje okvare vida pri bolnikih s kratkovidnostjo.

Umetna inteligenca (AI) je odprla nove meje na medicinskem področju in je lahko rešitev za to globalno zdravstveno podjetje. Podskupine umetne inteligence, kot so napredne tehnologije, kot sta strojno učenje (ML) in globoko učenje (DL), lahko pomagajo pri analizi podatkov za diagnosticiranje bolezni in napovedovanje dejavnikov tveganja, biomarkerjev in rezultatov.

V novem pregledu literature so dr. Li Li, dr. Jifeng Yu in dr. Nan Liu, vsi z oddelka za oftalmologijo, Capital Medical University, Kitajska, povzeli aplikacije in izzive umetne inteligence pri kratkovidnosti, vključno z odkrivanjem, oceno dejavnikov tveganja in modeli napovedi. Ta študija je bila objavljena v Journal ofPediatrični pregled18. marec 2025.

Zanimivo je, da je modele AI mogoče usposobiti z ML/DL za odkrivanje kratkovidnosti iz fotografij fundusa in slik optične koherentne tomografije. Z hranjenjem modela z velikim nizom slik fundusa bolnikov s kratkovidnostjo se lahko umetna inteligenca nauči zaznati drobne spremembe v barvi in ​​vzorcu mrežnice, ki so povezane z kratkovidnostjo. To omogoča modelu, da diagnosticira bodoče bolnike iz njihovih fotografij fundusa.

Poleg tega lahko naprave za samonadzor, kot je SVOne, ročna naprava, ki uporablja senzor valovne fronte za merjenje očesnih napak, zaznajo refrakcijske napake v očeh z uporabo algoritmov umetne inteligence. Naprava lahko dostopa do spletne zbirke slik, ki jih AI lahko uporabi kot reference za diagnosticiranje kratkovidnosti. Poleg tega je mogoče umetno inteligenco usposobiti za zaznavanje vedenjskih sprememb, povezanih z nastopom kratkovidnosti. Takšno odkrivanje je še posebej koristno za zgodnje odkrivanje kratkovidnosti pri otrocih, ki je sicer pogosto prezrta. Vivior Monitor na primer uporablja algoritme ML za zaznavanje sprememb vizualnega vedenja, kot so:

Darüber hinaus können ML -Methoden wie Vektormaschine, logistische Regression und Xgboost eingesetzt werden, um Risikofaktoren für Myopie zu identifizieren. "Model, ki temelji na XGBOOST, lahko pridobi velike količine longitudinalnih podatkov, kar mu omogoča, da se nauči izidov in povezanih dejavnikov tveganja kratkovidnosti pri številnih bolnikih. To pa omogoča modelu, da oceni dejavnike tveganja novih bolnikov na podlagi njihove genetike, družinske anamneze, okolja in fizioloških parametrov."Pojasnjuje dr. Li Li.

Napovedovanje napredovanja in izida kratkovidnosti lahko pomaga zdravnikom pri prilagajanju kliničnega pristopa. V velikem obsegu lahko oblikuje klinično prakso in oblikovanje politike, ki pomaga nadzorovati kratkovidnost. Z vnosom velike količine biometričnih podatkov, podatkov o refrakciji, odzivov na zdravljenje in slik oči številnih bolnikov s kratkovidnostjo v model AI lahko naučimo AI napovedovati rezultate kratkovidnosti pri novih bolnikih.

Kljub velikemu potencialu umetne inteligence pri kratkovidnosti je treba premagati več izzivov. Prvič, pomembno je zagotoviti, da je nabor podatkov, uporabljen za usposabljanje modela AI, natančen in visoke kakovosti. Pristranskost, lažno negativni/pozitivni rezultati in slaba kakovost podatkov lahko negativno vplivajo na diagnostično in napovedno natančnost modela. Drugič, večina modelov umetne inteligence je usposobljenih z uporabo podatkov iz velikih bolnišnic, ki morda niso reprezentativni za bolnike, ki gredo v manjše klinike. To ustvarja neskladje med dejansko populacijo in populacijo, ki trenira. Tretjič, model AI ni usposobljen zdravnik in morda ne zagotavlja klinične podlage za svojo diagnozo, zaradi česar lahko zdravstveni delavci diagnozo zavrnejo. Nazadnje, pri tako velikih količinah podatkov o bolnikih je pomembno videti, da modeli AI zagotavljajo zasebnost zdravstvenih kartotek bolnikov.

»Medtem ko naša študija izpostavlja pomembneNapredek pri klinični uporabi umetne inteligence pri kratkovidnosti zahteva nadaljnje študije za premagovanje tehnoloških izzivov. OdZ izgradnjo visokokakovostnih nizov podatkov, izboljšanjem zmožnosti modela za obdelavo multimodalnih slikovnih podatkov in izboljšanjem zmožnosti interakcije človeških računalnikov je mogoče modele AI še izboljšati za široko klinično uporabo.« zaključuje dr. Jifeng Yu.

Viri: