Vědci chtějí AI využít k včasné detekci a prognóze onemocnění suchého oka

Vědci chtějí AI využít k včasné detekci a prognóze onemocnění suchého oka

Suché oko (DED) je jedno z nejčastějších očních onemocnění a postihuje až 30 % světové populace. Toto onemocnění může postihnout mnoho různých typů lidí a v konečném důsledku způsobit zásadní pokles jejich celkové kvality života. Pro progresi onemocnění pacienta je rozhodující včasné vyšetření a prognóza. To však může být obtížné. V této studii chtějí vědci využít umělou inteligenci (AI) k podpoře včasné detekce a prognózy DED. Použití umělé inteligence může nejen učinit screening dostupnější pro jednotlivce, ale také pomoci pacientům s personalizovanými terapeutickými intervencemi.

Vědci zveřejnili své výsledky vBig data mining a analytikadne 22. dubna.

DED může postihnout širokou škálu lidí, včetně lidí, kteří nosí kontaktní čočky, nosí make-up, zůstávají dlouho vzhůru, dívají se na obrazovky po dlouhou dobu, a lidí starších 30 let. Mezi příznaky tohoto onemocnění patří suché oči, podráždění a pálení, slzení, únava očí a bolest. Lze snadno vidět, že tato nemoc má potenciál drasticky ovlivnit velkou část moderní světové populace. Zde může pomoci společné úsilí odhalování očních chorob a světa počítačových vědců a inženýrů.

Tím, že překonává výzvy, zprostředkovává poznatky a definuje budoucí cesty výzkumu, významně přispívá k dalšímu rozvoji detekce očních chorob prostřednictvím sofistikovaných technologických modalit.“

Mini Han Wang, autor a výzkumník

Detekce nemocí založená na umělé inteligenci má sedm aspektů. Včasný zásah prostřednictvím procesu screeningu AI a správná předpověď je první částí. Další úvahou je použití komplexních průzkumů suchého oka prostřednictvím umělé inteligence. Toto je podpůrný princip, který zajišťuje určitou úroveň důkladnosti a důvěryhodnosti v průběhu celého procesu. Následuje systematický přístup a kombinace informatiky a inženýrství s oftalmologií. Následně je třeba vyvinout a dodržovat standardy pro detekci DED pro budoucí výzkumníky a odborníky z praxe, což přirozeně povede k pokroku v této oblasti. Nakonec je třeba sestavit všechny výsledky výzkumu, metody a nástroje tak, aby výzkumní pracovníci, vědci a praktici měli k dispozici všechny aktuálně dostupné informace.

Zatímco oftalmologové stanovují rámcové pokyny pro onemocnění a označují diagnózu, AI dělá velkou část těžké práce. V ideálním případě by tato umělá inteligence používala obrázky a videa pořízená z mobilního telefonu uživatele, aby oslovila uživatele po celém světě. Umělá inteligence pak může tyto snímky a rizikové faktory v životě pacienta použít k vytvoření inteligentní a informované prognózy. Umělá inteligence se navíc neustále učí a může přispět k pokroku ve výzkumu tím, že přispívá k prediktivním modelům pro DED.

Využití detekce AI u onemocnění suchého oka je slibné, zvláště vezmeme-li v úvahu, že rizikové faktory jsou často běžnou činností v každodenním životě mnoha lidí. Aby byly metody detekce dostatečně dostupné a přesné, je třeba provést další výzkum.

"Nicméně stále existují výzvy pro inženýry při výběru diagnostických standardů a kombinací různých typů datových souborů. Použitím důvěryhodných algoritmů, stejně jako obrázků a videí zachycených mobilními telefony pro usnadnění přístupu, je možný holistický zdravotní přístup k včasné detekci," řekl Wangovi.

Díky neustálému testování a spolupráci mezi inženýry a oftalmology má tato testovací metoda velký potenciál přispět k včasnému odhalení onemocnění suchého oka a následným terapeutickým zásahům u pacienta ke zmírnění zhoršení stavu nebo obnovení určité kvality života.

Mini Han Wang a Xiangrong Yu z Zhuhai People's Hospital s Mini Han Wang také z Katedry oftalmologie a vizuálních věd Čínské univerzity v Hong Kongu, Fakulty datových věd City University of Macau a Katedry velkých dat na Zhuhai Institute of Advanced Technology při Čínské akademii věd, Lumin Xing z První přidružené nemocnice Panzhen první lékařské univerzity Shandzhen University of Shandzhen University of Shandzhen Čínská akademie věd, Feng Gu z College of Staten Island na City University of New York, Junbin Fang z katedry optoelektronického inženýrství na Jinan University, Chi Pui Pang, Kelvin KL Chong, Carol Yim-Lui Cheung a Xulin Liao z katedry oftalmologie a vizuálních věd na Čínské univerzitě v nemocnici A Eye, Hong Kongie Yangia s nemocnicí A Eye the Fangie Yangia College of Artificial Intelligence at Chongqing Industry and Trade Polytechnic, Ruoyu Zhou a Wenjian Liu s Katedrou datové vědy na City University of Macao, Xiaoshu Zhou s Centrem pro vědeckou a technologickou výměnu a spolupráci mezi Čínou a portugalsky mluvícími zeměmi a Fengling Wang ze School of Artificial Intelligence na Hezhou University.

Tento výzkum umožnila National Natural Science Foundation of China Natural, Shenzhen Key Laboratory of Intelligent Bioinformatics, Shenzhen Science and Technology Program, Guangdong Basic and Applied Basic Research Foundation, Zhuhai Technology and Research Foundation, Project of Humanities and Social Science of MOE, Science and Technology Research Program of Chongqing Municipal Education Commission a Natural Science Foundation of Chongqing China.

Zdroje: