Les chercheurs veulent utiliser l’IA pour la détection précoce et le pronostic de la sécheresse oculaire

Les chercheurs veulent utiliser l’IA pour la détection précoce et le pronostic de la sécheresse oculaire

La sécheresse oculaire (SSO) est l'une des maladies oculaires les plus courantes et touche jusqu'à 30 % de la population mondiale. Cette maladie peut toucher de nombreux types de personnes et, à terme, entraîner une baisse importante de leur qualité de vie globale. Un examen précoce et un pronostic sont cruciaux pour la progression de la maladie du patient. Cependant, cela peut être difficile. Dans cette étude, les chercheurs souhaitent utiliser l’intelligence artificielle (IA) pour soutenir la détection précoce et le pronostic du SSO. L’utilisation de l’IA peut non seulement rendre le dépistage plus accessible aux individus, mais également aider les patients à réaliser des interventions thérapeutiques personnalisées.

Les chercheurs ont publié leurs résultats dansExploration et analyse de Big Datale 22 avril.

Le SSO peut toucher un large éventail de personnes, y compris les personnes qui portent des lentilles de contact, se maquillent, veillent tard, regardent des écrans pendant de longues périodes et celles de plus de 30 ans. Les symptômes de cette maladie comprennent des yeux secs, des irritations et des brûlures, des larmoiements, une fatigue oculaire et des douleurs. On peut facilement voir que cette maladie a le potentiel d’affecter radicalement une grande partie de la population mondiale moderne. C’est là que les efforts conjoints de la détection des maladies oculaires et du monde des informaticiens et des ingénieurs peuvent aider.

En surmontant les défis, en transmettant des informations et en définissant les futures voies de recherche, il contribue de manière significative au développement de la détection des maladies oculaires grâce à des modalités technologiques sophistiquées.

Mini Han Wang, auteur et chercheur

Il existe sept facettes de cette détection des maladies basée sur l’IA. Une intervention opportune via le processus de sélection de l’IA et une prédiction correcte constituent la première partie. L’utilisation d’enquêtes complètes sur la sécheresse oculaire grâce à l’IA est une autre considération. Il s’agit d’un principe de base pour garantir un certain niveau de rigueur et de fiabilité tout au long du processus. Viennent ensuite une approche systématique et la combinaison de l'informatique et de l'ingénierie avec l'ophtalmologie. Par la suite, des normes pour la détection du SSO doivent être développées et respectées par les futurs chercheurs et praticiens, ce qui conduira naturellement à des avancées dans ce domaine. Enfin, tous les résultats, méthodes et outils de recherche doivent être compilés afin que les chercheurs, les scientifiques et les praticiens disposent de toutes les informations actuellement disponibles.

Alors que les ophtalmologistes établissent les lignes directrices relatives à la maladie et étiquetent le diagnostic, l’IA fait le gros du travail. Idéalement, cette IA utiliserait des images et des vidéos capturées depuis le téléphone mobile d'un utilisateur pour atteindre des utilisateurs du monde entier. L'IA peut alors utiliser ces images ainsi que les facteurs de risque dans la vie du patient pour créer un pronostic intelligent et éclairé. De plus, l’IA apprend continuellement et peut contribuer à faire progresser la recherche en contribuant aux modèles prédictifs du SSO.

L'utilisation de la détection par l'IA pour la sécheresse oculaire est prometteuse, d'autant plus que les facteurs de risque sont souvent des activités normales dans la vie quotidienne de nombreuses personnes. Afin de rendre les méthodes de détection suffisamment accessibles et précises, des recherches supplémentaires doivent être menées.

« Cependant, les ingénieurs ont encore du mal à sélectionner des normes de diagnostic et des combinaisons de différents types d'ensembles de données. En utilisant des algorithmes fiables ainsi que des images et des vidéos capturées par les téléphones mobiles pour l'accessibilité, une approche sanitaire holistique de la détection précoce est possible », a-t-il déclaré à Wang.

Grâce à des tests continus et à la collaboration entre ingénieurs et ophtalmologistes, cette méthode de test a un grand potentiel pour contribuer à la détection précoce de la sécheresse oculaire et aux interventions thérapeutiques ultérieures pour le patient afin d'atténuer l'aggravation de l'état ou de restaurer une certaine qualité de vie.

Mini Han Wang et Xiangrong Yu de l'Hôpital populaire de Zhuhai avec Mini Han Wang également du Département d'ophtalmologie et des sciences visuelles de l'Université chinoise de Hong Kong, de la Faculté des sciences des données de l'Université de la ville de Macao et du Département de Big Data de l'Institut de technologie avancée de Zhuhai de l'Académie chinoise des sciences, Lumin Pang, Kelvin KL Chong, Carol Yim-Lui Cheung et Xulin Liao du Département d'ophtalmologie et des sciences visuelles de l'Université chinoise de Hong Kong, Xiaoxiao Fang du Zhuhai Aier Eye Hospital, Jie Yang du Collège d'intelligence artificielle de l'École polytechnique industrielle et commerciale de Chongqing, Ruoyu Zhou et Wenjian Liu du Département de science des données de l'Université de la ville de Macao, Xiaoshu Zhou avec le Centre d'échange et de coopération scientifique et technologique entre la Chine et les pays lusophones et Fengling Wang de l'École d'intelligence artificielle de l'Université de Hezhou ont contribué à cette recherche.

La Fondation nationale des sciences naturelles de China Natural, le Laboratoire clé de bioinformatique intelligente de Shenzhen, le Programme scientifique et technologique de Shenzhen, la Fondation de recherche fondamentale et appliquée du Guangdong, la Fondation de technologie et de recherche de Zhuhai, le Projet des sciences humaines et sociales du MOE, le Programme de recherche scientifique et technologique de la Commission municipale de l'éducation de Chongqing et la Fondation des sciences naturelles de Chongqing en Chine ont rendu cette recherche possible.

Sources :