Искусственный интеллект был обучен для прогнозирования развития кератоконуса, заболевания глаз, которая может привести к потере зрения. Основываясь на данных только одного или двух посещений, система может определить с точностью 90%, который нуждается в раннем вмешательстве и кто может контролироваться. Это позволяет пациентам с высоким риском получать лечение ранее, а также тех, кто не принимает на себя частые посещения клиники, что снижает вес в медицинских центрах.
Кератоконус — это болезнь роговицы, которая обычно развивается у подростков и молодежи и развивается во взрослом возрасте. Он диагностируется у одного из 350 человек. В легких случаях кератоконус можно контролировать с помощью контактных линз, но если состояние быстро ухудшится, необходимо применять сшивание — процедура, которая использует ультрафиолетовый свет и витамин В2 для укрепления роговицы. Если оставить необработанную трансплантацию роговицы.
Наблюдение за пациентами с кератоконусом имеет решающее значение, поскольку врачи не могут заранее определить, кто будет прогрессировать, а кто останется стабильным. Это требует регулярных посещений и сканирования роговицы в течение многих лет, чтобы назначить своевременное лечение.
В новом исследовании задаче мониторинга пациентов была поручена искусственному интеллекту. ИИ использовался для анализа изображений глаз из оптической когерентной томографии, а также других данных пациентов.
Алгоритм проанализировал в общей сложности 36 673 изображений от 6684 пациентов. Основываясь на данных первого визита, он смог разделить пациентов на две группы: две трети пациентов с низким риском, которым не нужно лечение, и одну треть пациентов с высоким уровнем риска, которые нуждаются в сшивании. Принимая во внимание информацию со второго посещения, точность классификации достигла 90%.
Использование алгоритма позволит пациентам с высоким риском получать профилактическое лечение ранее, предотвращая потерю зрения и пациентов с низким риском, чтобы избежать частого мониторинга. Это не только улучшит результаты лечения, но также выпустит ресурсы здравоохранения для людей, которые больше всего нуждаются.
В будущем исследователи планируют обучить более мощный алгоритм миллионов сканов для прогнозирования развития кератоконуса и других заболеваний глаз, включая инфекции и наследственные патологии.
