Noua Cercetare Utilizeaza Inteligenta Artificiala la Target bolilor oculare |

Degenerarea maculei si retinopatia diabetica pot provoca orbirea daca nu sunt diagnosticate si tratate prompt.Carmelo Geraci / Getty Images

27 februarie 2018

Potentialul pentru inteligenta artificiala (AI) pentru a diagnostica si trata conditiile de sanatate continua sa dobandeasca impuls, ca un nou studiu arata modul in care tehnologia poate accelera diagnosticul si tratamentul bolilor oculare.

Un articol publicat 22 februarie in revista descrie modul în care poate fi aplicată AI la pacienții cu boli retiniene. De cercetare, condus de Kang Zhang, MD, PhD, profesor de oftalmologie la Shiley Eye Institute de la Universitatea din California din San Diego, demonstreaza ca un computer ar putea să învețe să recunoască cu precizie și în mod fiabil astfel de boli de ochi comune ca degenerescenta maculara si retinopatiei diabetice.

"Este vorba despre încercarea de a învăța un computer ce este o imagine și de a lua o decizie cu privire la ceea ce văd", explică Dr. Zhang. "Scopul este ca computerul să fie la fel de bun ca specialistul care a mers la școala medicală și este foarte instruit în diagnosticarea și tratamentul medical."

Deși poate dura un deceniu de experiență practică de specialitate pentru a atinge cele mai înalte niveluri de expertiză , adaugă el, "vedem că un calculator poate recunoaște aceste lucruri după câteva zile."

Lucrarea urmează altor studii recente care arată că calculatoarele de învățare profundă pot avea un loc legitim în domeniul asistenței medicale, spune Rahul Khurana, MD, un oftalmolog din Mountain View, California, si un purtator de cuvant clinic al Academiei Americane de Oftalmologie.

"Acest tip de tehnologie este foarte precis pentru pacientii cu anumite tipuri de afectiuni", spune dr. Khurana. "În acest articol, Zhang și colegii săi din China, Germania și Texas au alimentat mai întâi imaginile tulburărilor oculare în computer."

Diagnosticarea degenerării maculare, a retinopatiei diabetice

Imaginile au fost luate cu ajutorul unei tehnici de imagistică cunoscută sub denumirea de tomografie de coerență optică. Această nouă tehnologie de diagnosticare revoluționară utilizează unde luminoase pentru a realiza imagini de înaltă rezoluție ale ochiului pentru a oferi medicilor o modalitate de a cartografia și de a măsura retina în detaliu.

Scanările sunt folosite pentru a ajuta la detectarea unor afecțiuni cum ar fi maculare degenerare, în care o parte a retinei numită macula se deteriorează și retinopatia diabetică, o complicație a diabetului care determină vasele de sânge din retină să se umfle și să scurgă fluid. Ambele sunt condiții periculoase care pot cauza orbire dacă nu sunt diagnosticate și tratate cu promptitudine.

Abordările computaționale curente necesită milioane de imagini pentru a instrui un calculator. Cercetarea lui Zhang a folosit o "rețea neuronală convoluțională" bazată pe AI, care a necesitat un set de date mult mai mic, cu doar 200.000 de scanări de coerență optică.

"Calculatorul învață harta normală a ochiului", spune Zhang. "Îi oferim o varietate de poze pentru a învăța și a memora. Predăm, de exemplu, "dacă acest loc este aici, va fi degenerare maculară". Frumusețea acestui lucru este în loc de a avea computerul să învețe de la sine, le putem spune ce să caute. Este vorba despre proiectarea de software de calculator pentru a face computerele să gândească ca o ființă umană. "

Calculatorul a reușit să genereze o decizie privind dacă un pacient ar trebui să fie trimis la tratament în 30 de secunde și cu o precizie de 95%. demonstrează că rețelele neuronale pot ajuta medicii și poate chiar să le depășească cu capacitatea de a-și aminti atât de multe date. O astfel de tehnologie va avea utilizări în întreaga lume, prezice Zhang. În țările bogate în resurse, cum ar fi Statele Unite, poate grăbi timpul critic între semnele bolii și tratamentul.

"Un pacient cu posibilă degenerare maculară ar putea fi nevoit să fie tratat în termen de o lună, dar recomandările și numirile pot dura câteva luni. Acest lucru poate întârzia diagnosticul și tratamentul ", spune el.

Tratarea pacienților unde specialiștii sunt puțini

În zonele sărace în resurse, tehnologia poate ajuta pacienții care altfel nu ar putea primi îngrijiri din cauza lipsei de medic. Zhang și colegii săi vor lua rețeaua lor neuronală în Haiti în această vară pentru a-și evalua utilitatea. Regiunea are o populatie mare de persoane cu diabet zaharat care sunt expuse riscului de retinopatie, dar are mai putin de 60 de oftalmologi. "Capacitatea de a face acest lucru va aduce, speram, mai multi pacienti accesul la sistemul de asistenta medicala pentru ca putem diagnostica conditii mai devreme, spune Khurana, observand ca exista aproximativ 415000 de oameni care traiesc cu diabet zaharat in intreaga lume, care sunt expusi riscului de retinopatie diabetica. "Ori de câte ori avem o tehnologie nouă și îmbunătățită pentru a ne permite să facem diagnosticele mai rapide, mai bune și să facem o îngrijire mai accesibilă populației mai largi, este un câștig pentru pacienți și medici".

Obținerea medicilor pentru a avea încredere în computere

Provocările rămân în implementarea rețelelor bazate pe IA în domeniul asistenței medicale, notează Zhang. Medicii trebuie să aibă încredere în asistenții computerului. În studiu, Zhang și colegii săi au cerut, de asemenea, calculatorului să-și explice diagnosticul, identificând regiunile ochiului care au fost recunoscute și care au stat la baza încheierii mașinii. "Computerul nu scuipă doar un diagnostic. Aceasta explică de ce a făcut diagnosticul și recomandarea pe care a făcut-o ", spune el. "Acest lucru face ca acest lucru să fie mai transparent și ajută medicul să aibă încredere în computer mai mult. În acest fel, aceasta nu este doar o cutie neagră și nu aveți nicio idee de ce dă diagnozele pe care le face. "

Alte utilizări pentru tehnologia artificială

Rețelele bazate pe AI au un potențial vast în imagistica medicală. Zhang a arătat, de asemenea, că sistemul ar putea distinge între pneumonie virală și bacteriană la copii prin examinarea razelor X. In timp ce pneumonia virala nu necesita tratament, un pacient cu pneumonie bacteriana necesita tratament antibiotic prompt pentru prevenirea complicatiilor grave ale bolii. "Vedem o varietate de domenii medicale in care inteligenta artificiala este folosita din ce in ce mai mult", a adaugat Khurana spune. "Cred că este un moment foarte interesant pentru domeniul inteligenței artificiale și a aplicațiilor sale în medicină."