Изследователите искат да използват AI за ранно откриване и прогнозиране на болестта на сухото око

Изследователите искат да използват AI за ранно откриване и прогнозиране на болестта на сухото око

Болестта на сухото око (DED) е едно от най-честите очни заболявания и засяга до 30% от световното население. Това заболяване може да засегне много различни типове хора и в крайна сметка да причини значително влошаване на цялостното им качество на живот. Ранният преглед и прогнозата са от решаващо значение за прогресирането на заболяването на пациента. Това обаче може да бъде трудно. В това проучване изследователите искат да използват изкуствен интелект (AI), за да подкрепят ранното откриване и прогнозиране на DED. Използването на AI може не само да направи скрининга по-достъпен за хората, но и да помогне на пациентите с персонализирани терапевтични интервенции.

Изследователите публикуваха резултатите си вИзвличане на големи данни и анализина 22 април.

DED може да засегне широк кръг от хора, включително хора, които носят контактни лещи, носят грим, стоят до късно, гледат екраните за дълги периоди от време и тези над 30 години. Симптомите на това заболяване включват сухота в очите, дразнене и парене, сълзене, умора на очите и болка. Лесно може да се види, че това заболяване има потенциала да засегне драстично голяма част от съвременното световно население. Това е мястото, където съвместните усилия за откриване на очни заболявания и света на компютърните учени и инженери могат да помогнат.

Чрез преодоляване на предизвикателствата, предаване на прозрения и определяне на бъдещи изследователски пътища, той допринася значително за по-нататъшното развитие на откриването на очни заболявания чрез усъвършенствани технологични модалности.“

Мини Хан Уанг, автор и изследовател

Има седем аспекта на това базирано на ИИ откриване на болести. Навременната намеса чрез процеса на скрининг на AI и правилното прогнозиране е първата част. Използването на цялостни проучвания за сухо око чрез AI е друго съображение. Това е поддържащ принцип за осигуряване на определено ниво на задълбоченост и надеждност по време на целия процес. Това е последвано от систематичен подход и комбинация от компютърни науки и инженерство с офталмология. Впоследствие стандартите за откриване на DED трябва да бъдат разработени и спазвани за бъдещите изследователи и практици, което естествено ще доведе до напредък в областта. И накрая, всички изследователски резултати, методи и инструменти трябва да бъдат събрани, така че изследователите, учените и практиците да разполагат с цялата налична към момента информация.

Докато офталмолозите определят насоките за рамката на заболяването и етикетират диагнозата, изкуственият интелект изпълнява голяма част от тежката работа. В идеалния случай този AI ще използва изображения и видеоклипове, заснети от мобилния телефон на потребителя, за да достигне до потребители по целия свят. След това AI може да използва тези изображения, както и рискови фактори в живота на пациента, за да създаде интелигентна и информирана прогноза. Освен това AI непрекъснато се учи и може да помогне за напредъка в изследванията, като допринесе за прогнозни модели за DED.

Използването на AI откриване за заболяване на сухото око е обещаващо, особено като се има предвид, че рисковите фактори често са нормални дейности в ежедневието на много хора. За да станат методите за откриване достатъчно достъпни и точни, трябва да се проведат допълнителни изследвания.

„Въпреки това все още има предизвикателства за инженерите при избора на диагностични стандарти и комбинации от различни типове набори от данни. Чрез използване на надеждни алгоритми, както и изображения и видеоклипове, заснети от мобилни телефони за достъпност, е възможен холистичен здравен подход за ранно откриване“, каза той на Уанг.

Чрез непрекъснато тестване и сътрудничество между инженери и офталмолози има голям потенциал този метод на тестване да допринесе за ранно откриване на заболяване на сухото око и последващи терапевтични интервенции за пациента за облекчаване на влошаването на състоянието или възстановяване на качеството на живот.

Mini Han Wang и Xiangrong Yu от Народната болница в Zhuhai с Mini Han Wang също от Катедрата по офталмология и визуални науки в Китайския университет в Хонг Конг, Факултета по наука за данни в City University на Макао и Департамента за големи данни в Zhuhai Institute of Advanced Technology към Китайската академия на науките, Lumin Pang, Kelvin KL Chong, Carol Yim-Lui Cheung и Xulin Liao от катедрата по офталмология и визуални науки в Китайския университет в Хонг Конг, Xiaoxiao Fang от Zhuhai Aier Eye Hospital, Jie Yang от колежа по изкуствен интелект в Chongqing Industry and Trade Polytechnic, Ruoyu Zhou и Wenjian Liu от катедрата по Data Science в City University of Макао, Xiaoshu Zhou с Центърът за научен и технологичен обмен и сътрудничество между Китай и португалоговорящите страни и Fengling Wang от Училището по изкуствен интелект към университета Hezhou допринесоха за това изследване.

Националната природонаучна фондация на China Natural, Ключовата лаборатория за интелигентна биоинформатика в Шенжен, Програмата за наука и технологии в Шенжен, Фондацията за основни и приложни фундаментални изследвания на Гуангдонг, Фондацията за технологии и изследвания в Жухай, Проектът за хуманитарни и социални науки на MOE, Програмата за научни и технологични изследвания на Общинската образователна комисия в Чунцин и Фондацията за природни науки в Чунцин, Китай, направиха това изследване възможно.

източници: