Os pesquisadores querem usar IA para a detecção precoce e o prognóstico da doença do olho seco

Os pesquisadores querem usar IA para a detecção precoce e o prognóstico da doença do olho seco

A doença do olho seco (DED) é uma das doenças oculares mais comuns e afeta até 30% da população mundial. Esta doença pode afetar muitos tipos diferentes de pessoas e, em última análise, causar um grande declínio na sua qualidade de vida geral. O exame e o prognóstico precoces são cruciais para a progressão da doença do paciente. No entanto, isso pode ser difícil. Neste estudo, os pesquisadores querem usar a inteligência artificial (IA) para apoiar a detecção precoce e o prognóstico do DED. A utilização da IA ​​pode não só tornar o rastreio mais acessível aos indivíduos, mas também ajudar os pacientes com intervenções terapêuticas personalizadas.

Os pesquisadores publicaram seus resultados emMineração e análise de big dataem 22 de abril.

O DED pode afetar uma ampla gama de pessoas, incluindo pessoas que usam lentes de contato, usam maquiagem, ficam acordadas até tarde, olham para telas por longos períodos e pessoas com mais de 30 anos. Os sintomas desta doença incluem olhos secos, irritação e ardor, lacrimejamento, fadiga ocular e dor. Pode-se facilmente ver que esta doença tem o potencial de afectar drasticamente uma grande parte da população mundial moderna. É aqui que os esforços conjuntos de detecção de doenças oculares e o mundo dos cientistas e engenheiros da computação podem ajudar.

Ao superar desafios, transmitir conhecimentos e definir caminhos de investigação futuros, contribui significativamente para o desenvolvimento da detecção de doenças oculares através de modalidades tecnológicas sofisticadas.”

Mini Han Wang, autor e pesquisador

Existem sete facetas dessa detecção de doenças baseada em IA. A intervenção oportuna através do processo de triagem de IA e previsão correta é a primeira parte. O uso de pesquisas abrangentes sobre olho seco por meio de IA é outra consideração. Este é um princípio de apoio para garantir um certo nível de rigor e confiabilidade em todo o processo. Isto é seguido por uma abordagem sistemática e pela combinação de ciência da computação e engenharia com oftalmologia. Posteriormente, os padrões para detecção de DED precisam ser desenvolvidos e respeitados por futuros pesquisadores e profissionais, o que naturalmente levará a avanços na área. Por último, todos os resultados, métodos e ferramentas da investigação devem ser compilados para que os investigadores, cientistas e profissionais tenham à sua disposição toda a informação actualmente disponível.

Enquanto os oftalmologistas definem as diretrizes da estrutura da doença e rotulam o diagnóstico, a IA faz grande parte do trabalho pesado. Idealmente, esta IA utilizaria imagens e vídeos capturados do telemóvel de um utilizador para alcançar utilizadores em todo o mundo. A IA pode então usar essas imagens, bem como os fatores de risco na vida do paciente, para criar um prognóstico inteligente e informado. Além disso, a IA está aprendendo continuamente e pode ajudar no avanço da pesquisa, contribuindo para modelos preditivos para DED.

O uso da detecção de IA para a doença do olho seco é promissor, especialmente considerando que os fatores de risco são frequentemente atividades normais na vida cotidiana de muitas pessoas. Para tornar os métodos de detecção suficientemente acessíveis e precisos, é necessário realizar mais investigação.

"No entanto, ainda existem desafios para os engenheiros na seleção de padrões de diagnóstico e combinações de diferentes tipos de conjuntos de dados. Ao usar algoritmos confiáveis, bem como imagens e vídeos capturados por telefones celulares para acessibilidade, é possível uma abordagem holística de saúde para a detecção precoce", disse ele a Wang.

Através de testes contínuos e da colaboração entre engenheiros e oftalmologistas, há um grande potencial para este método de teste contribuir para a detecção precoce da doença do olho seco e subsequentes intervenções terapêuticas para o paciente, a fim de aliviar o agravamento da condição ou restaurar alguma qualidade de vida.

Mini Han Wang e Xiangrong Yu do Hospital Popular de Zhuhai com Mini Han Wang também do Departamento de Oftalmologia e Ciências Visuais da Universidade Chinesa de Hong Kong, da Faculdade de Ciência de Dados da Universidade da Cidade de Macau e do Departamento de Big Data do Instituto de Tecnologia Avançada de Zhuhai da Academia Chinesa de Ciências, Lumin Pang, Kelvin KL Chong, Carol Yim-Lui Cheung e Xulin Liao do Departamento de Oftalmologia e Ciências Visuais da Universidade Chinesa de Hong Kong, Xiaoxiao Fang do Zhuhai Aier Eye Hospital, Jie Yang da Faculdade de Inteligência Artificial do Politécnico Industrial e Comercial de Chongqing, Ruoyu Zhou e Wenjian Liu do Departamento de Ciência de Dados da Universidade Municipal de Macau, Xiaoshu Zhou do O Centro de Intercâmbio e Cooperação em Ciência e Tecnologia entre a China e os Países de Língua Portuguesa, e Fengling Wang, da Escola de Inteligência Artificial da Universidade de Hezhou, contribuíram para esta investigação.

A Fundação Nacional de Ciências Naturais da China Natural, o Laboratório Chave de Bioinformática Inteligente de Shenzhen, o Programa de Ciência e Tecnologia de Shenzhen, a Fundação de Pesquisa Básica e Aplicada de Guangdong, a Fundação de Tecnologia e Pesquisa de Zhuhai, o Projeto de Humanidades e Ciências Sociais do MOE, o Programa de Pesquisa Científica e Tecnológica da Comissão Municipal de Educação de Chongqing e a Fundação de Ciências Naturais de Chongqing China tornaram esta pesquisa possível.

Fontes: