Vještačka inteligencija na osnovu slike oka prepoznaje bolest

Kod nekih pacijenata sa keratokonusom (bolest rožnjače), dovoljno je samo liječiti bolest kako ne bi napredovala, dok je kod drugih neophodno hitno reagovati kako ne bi došlo do trajnog gubitka vida - a obećavajući rezultati nove studije pokazuju da će AI u budućnosti imati važnu ulogu spašavanju vida.

Revolucionarno istraživanje se fokusiralo na ljude sa keratokonusom, oštećenjem vida koje se generalno razvija kod tinejdžera i mladih odraslih (pogađa jednog u 350 ljudi), koje ima tendenciju da se pogoršava u odraslom dobu. U ovom slučaju, rožnjača kod oboljelih - prednji prozor oka - ispupčuje se ka spolja.

U nekim slučajevima, stanje se može kontrolisati kontaktnim sočivima, ali u drugim se brzo pogoršava i ako se ne liječi, pacijentima može biti potrebna transplantacija rožnjače. Trenutno je jedini način da se utvrdi kome je potrebno liječenje praćenje pacijenata tokom određenog vremena.

Istraživači su koristili vještačku inteligenciju da bi procijenili slike očiju više od deset hiljada pacijenata, u kombinaciji sa drugim podacima, da bi uspješno predvidjeli kojim pacijentima je potrebno brzo liječenje, a za koje može nastaviti sa praćenjem.

"Jedan tretman koji se zove 'ukršteno povezivanje' može zaustaviti napredovanje bolesti. Kada se izvrši prije nego što se razvije trajni ožiljak, ukršteno povezivanje često sprečava potrebu za transplantacijom rožnjače. Međutim, ljekari trenutno ne mogu da predvide kod kojih pacijenata će bolest napredovati i zahtijevati liječenje, a koji će ostati stabilni samo uz praćenje," rekao je dr Šafi Balal iz očne bolnice Murfilds NHS Fondacije Trast u Londonu i Univerzitetskog koledža u Londonu. To znači da je pacijentima potrebno često praćenje tokom više godina, a unakrsni tretman se obično izvodi nakon što je već došlo do progresije bolesti.

Algoritam vještačke inteligencije je, koristeći samo slike i podatke iz prve posjete, mogao tačno da predvidi da li će se stanje pacijenta pogoršati ili ostati stabilno. Naučnici su sortirali dvije trećine pacijenata u grupu niskog rizika, kojoj nije bilo potrebno liječenje, a drugu trećinu u grupu visokog rizika, kojoj je bio potreban brzi unakrsni tretman. Kada su uključene informacije iz druge posjete bolnici, algoritam je mogao uspješno da kategorizuje do 90 odsto pacijenata.

"Ovo je prva studija ove vrste koja je postigla ovaj nivo tačnosti u predviđanju rizika od progresije keratokonusa iz kombinacije skeniranja i podataka o pacijentima, a koristi veliku kohortu pacijenata praćenih tokom dvije godine ili duže. Iako je ova studija ograničena na korišćenje jednog specifičnog uređaja, metode istraživanja i algoritam vještačke inteligencije koji se koriste mogu se primjeniti na druge uređaje", rekao je Balal.

AI algoritam će prvo proći dodatna testiranja prije kliničke upotrebe. On će omogućiti ranu intervenciju kod pacijenata sa visokim rizikom od keratokonusa, sprečavajući gubitak vida, dok će pacijenti sa nižim rizikom izbjegavati nepotrebne kontrole. Istraživači razvijaju još napredniji algoritam koji će moći da predviđa napredovanje bolesti i otkriva druge očne probleme.

Rezultati istraživanja su predstavljeni na 43. kongresu Evropskog društva hirurga katarakte i refraktivnih hirurga.