Cercetătorii doresc să folosească AI pentru detectarea precoce și prognoza bolii ochilor uscati

Cercetătorii doresc să folosească AI pentru detectarea precoce și prognoza bolii ochilor uscati

Boala ochiului uscat (DED) este una dintre cele mai frecvente boli de ochi și afectează până la 30% din populația lumii. Această boală poate afecta multe tipuri diferite de oameni și, în cele din urmă, poate provoca o scădere majoră a calității lor generale a vieții. Examinarea precoce și prognosticul sunt cruciale pentru progresia bolii pacientului. Cu toate acestea, acest lucru poate fi dificil. În acest studiu, cercetătorii doresc să folosească inteligența artificială (AI) pentru a sprijini detectarea precoce și prognoza DED. Utilizarea inteligenței artificiale nu numai că poate face screening-ul mai accesibil persoanelor, ci și poate ajuta pacienții cu intervenții terapeutice personalizate.

Cercetătorii și-au publicat rezultatele înMining și analiză de date maripe 22 aprilie.

DED poate afecta o gamă largă de oameni, inclusiv cei care poartă lentile de contact, poartă machiaj, stau până târziu, se uită la ecrane pentru perioade lungi de timp și cei peste 30 de ani. Simptomele acestei boli includ ochi uscați, iritații și arsuri, lacrimi, oboseală oculară și durere. Se poate observa cu ușurință că această boală are potențialul de a afecta drastic o mare parte a populației lumii moderne. Aici pot ajuta eforturile comune de detectare a bolilor oculare și lumea informaticienilor și inginerilor.

Prin depășirea provocărilor, transmiterea de perspective și definirea viitoarelor căi de cercetare, contribuie semnificativ la dezvoltarea în continuare a detectării bolilor oculare prin modalități tehnologice sofisticate.”

Mini Han Wang, autor și cercetător

Există șapte fațete ale acestei detectări a bolilor bazate pe inteligență artificială. Intervenția în timp util prin procesul de screening AI și predicția corectă este prima parte. Utilizarea unor sondaje cuprinzătoare pentru ochi uscati prin AI este o altă considerație. Acesta este un principiu de sprijin pentru a asigura un anumit nivel de minuțiozitate și încredere pe tot parcursul procesului. Aceasta este urmată de o abordare sistematică și de combinația dintre informatică și inginerie cu oftalmologia. Ulterior, standardele pentru detectarea DED trebuie dezvoltate și respectate pentru viitorii cercetători și practicieni, ceea ce va duce în mod natural la progrese în domeniu. În cele din urmă, toate rezultatele cercetării, metodele și instrumentele trebuie compilate astfel încât cercetătorii, oamenii de știință și practicienii să aibă la dispoziție toate informațiile disponibile în prezent.

În timp ce oftalmologii stabilesc liniile directoare ale bolii și etichetează diagnosticul, AI face o mare parte din munca grea. În mod ideal, această inteligență artificială ar folosi imagini și videoclipuri capturate de pe telefonul mobil al unui utilizator pentru a ajunge la utilizatori din întreaga lume. AI poate folosi apoi aceste imagini, precum și factorii de risc din viața pacientului pentru a crea un prognostic inteligent și informat. În plus, AI învață continuu și poate ajuta la avansarea cercetării, contribuind la modele predictive pentru DED.

Utilizarea detectării AI pentru boala de ochi uscat este promițătoare, mai ales având în vedere că factorii de risc sunt adesea activități normale în viața de zi cu zi a multor oameni. Pentru ca metodele de detectare să fie suficient de accesibile și precise, trebuie efectuate cercetări suplimentare.

„Cu toate acestea, există încă provocări pentru ingineri în selectarea standardelor de diagnosticare și a combinațiilor diferitelor tipuri de seturi de date. Folosind algoritmi de încredere, precum și imagini și videoclipuri capturate de telefoanele mobile pentru accesibilitate, este posibilă o abordare holistică a sănătății pentru detecția timpurie”, a spus el lui Wang.

Prin testarea continuă și colaborarea dintre ingineri și oftalmologi, există un potențial mare ca această metodă de testare să contribuie la depistarea precoce a bolii de ochi uscat și la intervențiile terapeutice ulterioare pentru pacient pentru a atenua agravarea stării sau a restabili o anumită calitate a vieții.

Mini Han Wang și Xiangrong Yu de la Spitalul Popular Zhuhai cu Mini Han Wang, de asemenea, de la Departamentul de Oftalmologie și Științe Visuale de la Universitatea Chineză din Hong Kong, Facultatea de Știința Datelor de la Universitatea City din Macao și Departamentul de Big Data de la Institutul de Tehnologie Avansată Zhuhai de la Academia Chineză de Științe, Lumin Pang, Kelvin KL Chong, Carol Yim-Lui Cheung și Xulin Liao de la Departamentul de Oftalmologie și Științe Vizuale de la Universitatea Chineză din Hong Kong, Xiaoxiao Fang cu Zhuhai Aier Eye Hospital, Jie Yang de la Colegiul de Inteligență Artificială din Chongqing Industry and Trade Polytechnic, Ruoyu Zhou și Wenjian Liu cu Departamentul de Data Science din City University Machua Zhou din Xiaos Centrul pentru Schimb de Știință și Tehnologie și Cooperare între China și țările de limbă portugheză și Fengling Wang de la Școala de Inteligență Artificială de la Universitatea Hezhou au contribuit la această cercetare.

Fundația Națională de Științe Naturale din China Natural, Laboratorul Cheie de Bioinformatică Inteligentă Shenzhen, Programul de Știință și Tehnologie Shenzhen, Fundația de Cercetare Bază și Aplicată Guangdong, Fundația de Tehnologie și Cercetare Zhuhai, Proiectul de Științe Umaniste și Sociale al MOE, Programul de cercetare științifică și tehnologică al Comisiei Municipale de Educație Chongqing și Fundația de Științe Naturale din Chongqing China au făcut posibilă această cercetare.

Surse: