Bagong Pananaliksik Gumagamit ng Artipisyal na Katalinuhan sa Pag-target sa Sakit sa Mata

Maaaring maging sanhi ng pagkabulag kung ang macular degeneration at diabetic retinopathy ay maaaring maging sanhi ng pagkabulag kung hindi diagnosed at tratuhin agad.

para sa artificial intelligence (AI) upang masuri at maprotektahan ang mga kondisyon ng kalusugan ay patuloy na nakakakuha ng momentum, tulad ng isang bagong pag-aaral na nagpapakita kung paano ang teknolohiya ay maaaring mapabilis ang diagnosis at paggamot ng mga sakit sa mata.

ay naglalarawan kung paano maaaring gamitin ang AI sa mga pasyente na may retinal disease. Ang pananaliksik, pinangunahan ng Kang Zhang, MD, PhD, propesor ng optalmolohiya sa Shiley Eye Institute sa Unibersidad ng California sa San Diego, ay nagpapakita na ang isang computer ay maaaring matuto nang wasto at mapagkakatiwalaan na makilala ang mga karaniwang sakit sa mata bilang macular degeneration at diabetic retinopathy.

"Ito ay tungkol sa sinusubukan na magturo sa isang computer kung ano ang isang imahe at kung paano gumawa ng isang desisyon tungkol sa kung ano ang nakikita nila," nagpapaliwanag si Dr. Zhang. "Ang layunin ay para sa computer na maging mas mahusay na ang espesyalista na nagpunta sa paaralan ng medisina at lubos na sinanay sa mga medikal na diagnostic at paggamot." Habang maaaring tumagal ng isang espesyalista na mga dekada ng praktikal na karanasan upang maabot ang pinakamataas na antas ng kadalubhasaan , idinagdag niya, "nakikita namin na maaaring makilala ng computer ang mga bagay na ito pagkatapos ng ilang araw." Ang papel ay sumusunod sa iba pang mga pag-aaral na nagpapakita ng malalim na pag-aaral ng mga computer ay maaaring magkaroon ng lehitimong lugar sa pangangalagang pangkalusugan, sabi ni Rahul Khurana, MD, isang optalmolohista sa Mountain View, California, at isang klinikal na tagapagsalita para sa American Academy of Ophthalmology.

"Ang ganitong uri ng teknolohiya ay tumpak para sa mga pasyente na may ilang mga uri ng mga kondisyon," sabi ni Dr. Khurana. "Ito ay lumilikha ng ilang mga kaguluhan sa larangan."

Diagnosing Macular Degeneration, Diabetic Retinopathy

Sa bagong papel, si Zhang at ang kanyang mga kasamahan sa Tsina, Alemanya, at Texas ay unang nagpapakain ng mga imahe ng mga sakit sa mata sa computer. Ang mga imahe ay kinuha gamit ang isang imaging technique na kilala bilang optical tomography coherence. Ang mas bagong, rebolusyonaryong teknolohiyang diagnostic na ito ay gumagamit ng light waves upang kumuha ng mataas na resolution, mga cross-section na imahe ng mata upang bigyan ang mga doktor ng isang paraan upang mapa at sukatin ang retina nang detalyado.

Ang mga pag-scan ay ginagamit upang matulungan ang mga pangkaraniwang kondisyon tulad ng macular pagkabulok, kung saan ang isang bahagi ng retina ay tinatawag na macula deteriorates, at diabetic retinopathy, isang komplikasyon ng diyabetis na nagiging sanhi ng mga vessel ng dugo sa retina upang bumagtas at tumagas likido. Ang parehong mga mapanganib na mga kondisyon na maaaring maging sanhi ng pagkabulag kung hindi ito diagnosed at tratuhin kaagad.

Ang kasalukuyang mga pamamaraan ng computational ay nangangailangan ng milyun-milyong mga larawan upang sanayin ang isang computer. Ang pananaliksik ni Zhang ay gumamit ng isang nakabatay sa "convolutional neural network" na nakabatay sa AI na nangangailangan ng mas maliit na dataset ng 200,000 optical imaging scan ng imaging.

"Ang computer ay natututo ng normal na mapa ng mata," sabi ni Zhang. "Ibinibigay namin ito ng iba't ibang mga larawan upang malaman at kabisaduhin. Halimbawa, nagtuturo kami, 'kung ang lugar na ito ay narito, ito ay magiging macular degeneration.' Ang kagandahan nito ay sa halip na matuto ang computer sa pamamagitan ng kanyang sarili, maaari naming sabihin sa kanila kung ano ang hahanapin. Ito ay tungkol sa pagdidisenyo ng software ng computer upang gumawa ng mga computer na pag-iisip tulad ng isang tao. "

Ang computer ay nakagawa ng isang desisyon kung ang isang pasyente ay dapat na tinutukoy para sa paggamot sa loob ng 30 segundo at may 95 porsiyento katumpakan. ay nagpapakita na ang mga neural network ay maaaring makatulong sa mga manggagamot at marahil kahit na madaig ang mga ito ng kakayahang matandaan ang napakaraming data. Ang ganitong teknolohiya ay magkakaroon ng paggamit sa buong mundo, hinuhulaan ni Zhang. Sa mapagkukunan na mayaman na mga bansa tulad ng Estados Unidos, maaari itong mapabilis ang kritikal na oras sa pagitan ng mga palatandaan ng sakit at paggamot.

"Ang isang pasyente na may posibilidad ng macular degeneration ay maaaring kailanganin na gamutin sa loob ng isang buwan, ngunit ang mga referral at appointment ay maaaring tumagal ng ilang buwan. Na maaaring antalahin ang diagnosis at paggamot, "sabi niya.

Paggamot sa mga pasyente Kung saan ang mga Espesyalista ay Nabawasan

Sa mapagkukunan-mahihirap na lugar, ang teknolohiya ay makakatulong sa mga pasyente na maaaring hindi makatiwalaan dahil sa kakulangan ng mga manggagamot. Si Zhang at ang kanyang mga kasamahan ay kukuha ng kanilang neural network sa Haiti ngayong tag-init upang masuri ang utility nito. Ang rehiyon ay may isang malaking populasyon ng mga taong may diyabetis na nasa panganib para sa retinopathy, ngunit ito ay may mas kaunti sa 60 ophthalmologists.

"Ang kakayahang gawin ito ay, sana, magbibigay ng higit pang mga pasyente ng access sa sistema ng pangangalagang pangkalusugan dahil maaari naming masuri kundisyon na mas maaga, "sabi ni Khurana, sinasabing may humigit-kumulang 415,000 katao na nakatira sa diyabetis sa buong mundo na nasa panganib para sa diabetes retinopathy. "Sa tuwing mayroon tayong bagong at pinahusay na teknolohiya upang pahintulutan tayong gumawa ng mga diagnosis nang mas mabilis, mas mahusay, at maging mas maayos ang pag-aalaga sa mas malawak na populasyon, ito ay isang panalo-win para sa mga pasyente at mga doktor."

Ang mga hamon ay nananatili sa pagpapatupad ng mga network na batay sa AI sa pangangalagang pangkalusugan, mga tala ni Zhang. Ang mga doktor ay dapat magtiwala sa kanilang mga katulong sa computer. Sa pag-aaral, hiniling din ni Zhang at ng kanyang mga kasamahan ang computer na ipaliwanag ang diagnosis nito, na kilalanin ang mga rehiyon ng mata na kinikilala at ang batayan para sa konklusyon ng makina.

"Ang computer ay hindi lang nagsuka ng diyagnosis. Ipinaliliwanag nito kung bakit ginawa ang pagsusuri at rekomendasyon na ginawa nito, "sabi niya. "Iyan ay mas malinaw at tumutulong sa manggagamot na magtiwala sa computer nang higit pa. Sa ganitong paraan, ito ay hindi lamang isang itim na kahon, at wala kang ideya kung bakit nagbibigay ito ng mga diagnosis na ginagawa nito. "

Iba pang mga Paggamit para sa Artipyal na Teknolohiya

Ang mga nakabatay sa network na AI ay may malawak na potensyal sa imaging healthcare. Ipinakita rin ni Zhang na maaaring makilala ng system sa pagitan ng viral at bacterial pneumonia sa mga bata sa pamamagitan ng pagsusuri sa X-ray. Habang ang viral pneumonia ay maaaring mangailangan ng walang paggamot, ang isang pasyente na may bacterial pneumonia ay nangangailangan ng mabilis na paggamot sa antibyotiko upang maiwasan ang malubhang komplikasyon ng sakit.

"Nakakakita kami ng iba't ibang medikal na mga patlang kung saan ang artificial intelligence ay ginagamit nang higit pa," Khurana sabi ni. "Sa tingin ko ito ay isang kapana-panabik na oras para sa larangan ng artipisyal na katalinuhan at ang mga aplikasyon nito sa medisina."