Onderzoekers willen AI gebruiken voor de vroege detectie en prognose van droge ogen

Onderzoekers willen AI gebruiken voor de vroege detectie en prognose van droge ogen

Droge ogenziekte (DED) is een van de meest voorkomende oogziekten en treft tot 30% van de wereldbevolking. Deze ziekte kan veel verschillende soorten mensen treffen en uiteindelijk een grote achteruitgang in hun algehele levenskwaliteit veroorzaken. Vroeg onderzoek en prognose zijn cruciaal voor de ziekteprogressie van de patiënt. Dit kan echter moeilijk zijn. In deze studie willen onderzoekers kunstmatige intelligentie (AI) gebruiken om de vroege detectie en prognose van DED te ondersteunen. Het gebruik van AI kan screening niet alleen toegankelijker maken voor individuen, maar patiënten ook helpen met gepersonaliseerde therapeutische interventies.

De onderzoekers publiceerden hun resultaten inBig datamining en -analyseop 22 april.

DED kan een breed scala aan mensen treffen, waaronder mensen die contactlenzen dragen, make-up dragen, laat opblijven, langdurig naar schermen kijken en mensen ouder dan 30 jaar. Symptomen van deze ziekte zijn onder meer droge ogen, irritatie en branderigheid, tranen, oogvermoeidheid en pijn. Je kunt gemakkelijk zien dat deze ziekte het potentieel heeft om een ​​groot deel van de moderne wereldbevolking drastisch te treffen. Dit is waar de gezamenlijke inspanningen van oogziektedetectie en de wereld van computerwetenschappers en ingenieurs kunnen helpen.

Door uitdagingen te overwinnen, inzichten over te brengen en toekomstige onderzoekspaden te definiëren, draagt ​​het aanzienlijk bij aan de verdere ontwikkeling van de detectie van oogziekten door middel van geavanceerde technologische modaliteiten.”

Mini Han Wang, auteur en onderzoeker

Er zijn zeven facetten van deze op AI gebaseerde ziektedetectie. Tijdig ingrijpen via het AI-screeningproces en juiste voorspelling is het eerste deel. Het gebruik van uitgebreide droge-ogenonderzoeken via AI is een andere overweging. Dit is een ondersteunend principe om gedurende het hele proces een bepaald niveau van grondigheid en betrouwbaarheid te garanderen. Dit wordt gevolgd door een systematische aanpak en de combinatie van informatica en techniek met oogheelkunde. Vervolgens moeten er normen voor DED-detectie worden ontwikkeld en nageleefd voor toekomstige onderzoekers en praktijkmensen, wat uiteraard tot vooruitgang in het veld zal leiden. Ten slotte moeten alle onderzoeksresultaten, methoden en hulpmiddelen zo worden samengesteld dat onderzoekers, wetenschappers en praktijkmensen over alle momenteel beschikbare informatie beschikken.

Terwijl oogartsen de richtlijnen voor het ziektekader opstellen en de diagnose benoemen, doet AI het zware werk. Idealiter zou deze AI afbeeldingen en video's gebruiken die zijn vastgelegd vanaf de mobiele telefoon van een gebruiker om gebruikers over de hele wereld te bereiken. De AI kan deze beelden en risicofactoren in het leven van de patiënt vervolgens gebruiken om een ​​intelligente en geïnformeerde prognose te creëren. Bovendien leert AI voortdurend en kan het onderzoek vooruit helpen door bij te dragen aan voorspellende modellen voor DED.

Het gebruik van AI-detectie voor droge ogen is veelbelovend, vooral gezien het feit dat de risicofactoren vaak normale activiteiten zijn in het dagelijks leven van veel mensen. Om de detectiemethoden voldoende toegankelijk en accuraat te maken is verder onderzoek nodig.

"Er zijn echter nog steeds uitdagingen voor ingenieurs bij het selecteren van diagnostische standaarden en combinaties van verschillende soorten datasets. Door betrouwbare algoritmen te gebruiken, evenals afbeeldingen en video's die door mobiele telefoons zijn vastgelegd voor toegankelijkheid, is een holistische gezondheidsbenadering van vroege detectie mogelijk", vertelde hij Wang.

Door voortdurende tests en samenwerking tussen ingenieurs en oogartsen bestaat er een groot potentieel voor deze testmethode om bij te dragen aan de vroege detectie van droge ogen en daaropvolgende therapeutische interventies voor de patiënt om de verslechtering van de aandoening te verlichten of een bepaalde kwaliteit van leven te herstellen.

Mini Han Wang en Xiangrong Yu van het Zhuhai People's Hospital met Mini Han Wang ook van de afdeling Oogheelkunde en Visuele Wetenschappen van de Chinese Universiteit van Hong Kong, de Faculteit Data Science van de City University van Macau en de Afdeling Big Data van het Zhuhai Institute of Advanced Technology van de Chinese Academie van Wetenschappen, Lumin Pang, Kelvin KL Chong, Carol Yim-Lui Cheung en Xulin Liao van de afdeling Oogheelkunde en Visuele Wetenschappen van de Chinese Universiteit van Hong Kong, Xiaoxiao Fang met het Zhuhai Aier Eye Hospital, Jie Yang van het College of Artificial Intelligence van de Chongqing Industry and Trade Polytechnic, Ruoyu Zhou en Wenjian Liu met de afdeling Data Science van de City University of Macao, Xiaoshu Zhou met het Centrum voor Wetenschap en Technologie-uitwisseling en Samenwerking tussen China en Portugeessprekende landen, en Fengling Wang van de School voor Kunstmatige Intelligentie aan de Hezhou Universiteit hebben bijgedragen aan dit onderzoek.

De National Natural Science Foundation van China Natural, het Shenzhen Key Laboratory of Intelligent Bioinformatics, het Shenzhen Science and Technology Program, de Guangdong Basic and Applied Basic Research Foundation, de Zhuhai Technology and Research Foundation, het Project of Humanities and Social Science van MOE, het Scientific and Technology Research Program van de Chongqing Municipal Education Commission en de Natural Science Foundation van Chongqing China hebben dit onderzoek mogelijk gemaakt.

Bronnen: