Connect with us

Hi, what are you looking for?

Наука и технологии

ИИ способен предсказать, когда и когда у людей с высоким риском разовьется глаукома

ИИ способен предсказать, когда и когда у людей с высоким риском разовьется глаукома
ИИ способен предсказать, когда и когда у людей с высоким риском разовьется глаукома

ИИ (искусственный интеллект), обученный распознавать тревожные сигналы на изображениях сетчатки и в клинической информации, может предсказать, разовьется ли болезнь у людей с высоким риском глаукомы, обычно называемых «подозреваемыми на глаукому», и когда она действительно разовьется, говорится в исследовании, опубликованном в Интернете в Британском журнале офтальмологии.

Исследователи заключают, что при условии дальнейшего уточнения с участием большего числа людей это может оказаться полезным диагностическим подспорьем для врачей.

Недавние достижения в области искусственного интеллекта побудили разработать алгоритмы, позволяющие лучше обнаруживать прогрессирование глаукомы . Но ни один из них до сих пор не использовал клинические особенности для прогнозирования прогрессирования заболевания среди людей из группы высокого риска, отмечают исследователи.

Глаукома является одной из ведущих причин слепоты во всем мире. Но врачам особенно трудно узнать, разовьется ли глаукома у людей с подозрительными признаками раннего повреждения зрительного нерва, но без кардинального диагностического признака аномально высокого внутреннего давления внутри глаза (внутриглазное давление или, для краткости, ВГД) и рискуют потерять зрение, объясняют они.

Чтобы попытаться восполнить этот пробел с помощью ИИ, исследователи изучили клиническую информацию о 12 458 глазах с подозрительными ранними признаками глаукомы.

Из них они сосредоточили внимание на 210 глазах, в которых развилась глаукома, и 105 глазах, у которых этого не произошло, причем все они наблюдались каждые 6–12 месяцев в течение как минимум семи лет.

Затем они использовали красные флажки на изображениях сетчатки , полученных в течение периода мониторинга, а также 15 ключевых клинических характеристик для создания набора «прогнозирующих» комбинаций, которые затем были переданы в три классификатора машинного обучения — алгоритм, который автоматически упорядочивает или классифицирует данные.

Клинические особенности включали возраст, пол, ВГД, толщину роговицы, толщину нервного слоя сетчатки, артериальное давление и вес (ИМТ).

Все три алгоритма показали хорошие результаты и смогли последовательно предсказать прогрессирование глаукомы и ее время с высокой степенью точности: 91–99%.

Тремя наиболее важными прогностическими клиническими признаками были базовое ВГД, диастолическое артериальное давление (второе число в показаниях артериального давления , которое измеряет артериальное давление между ударами сердца) и средняя толщина слоя нервных волокон сетчатки.

Средний возраст участников в начале периода мониторинга составлял 55 лет и варьировался от 33 до 76 лет. Исходный возраст не стал ключевым прогностическим фактором, но средний возраст тех, у кого развилась глаукома, был значительно ниже, чем у тех, у кого развилась глаукома. кто этого не сделал, отмечают исследователи.

Они признают различные ограничения своих выводов. Например, результаты обучения ИИ были основаны на относительно небольшом количестве информации, и в исследование были включены только те, у кого было нормальное ВГД, кто не получал никакого лечения глаукомы в течение периода наблюдения.

«Таким образом, текущие результаты демонстрируют лишь то, что построенная модель хорошо работает для ограниченного круга пациентов», — предупреждают они.

Тем не менее, они заключают: «Наши результаты показывают, что модели [ глубокого обучения ], которые были обучены как на изображениях глаз, так и на клинических данных, имеют потенциал для прогнозирования прогрессирования заболевания у пациентов с подозрением на глаукому».

«Мы считаем, что благодаря дополнительному обучению и тестированию на более крупном наборе данных наши модели [глубокого обучения] можно сделать еще лучше, и что с такими моделями клиницисты будут лучше подготовлены к прогнозированию течения заболевания у отдельных пациентов [с подозрением на глаукому]. »

Они добавляют: «Прогнозирование течения заболевания на индивидуальной основе поможет клиницистам представить пациентам индивидуальные варианты ведения с учетом таких вопросов, как продолжительность наблюдения, начало (или отсутствие) лечения, снижающего ВГД, и нацеленность на ВГД уровни».

 
Теги: зрение, ИИ

В тренде