Glaukom, en førende årsag til irreversibel blindhed, påvirker millioner af mennesker over hele verden. Tidlig påvisning og indgriben er afgørende for at forhindre alvorligt synstab, men det stigende antal glaukompatienter og mangel på specialister udgør betydelige udfordringer. Fremkomsten af kunstig intelligens (AI) og dyb læring-modeller (DLM’er) inden for oftalmologi lover at revolutionere måden, vi diagnosticerer og håndterer glaukom på.
En nylig undersøgelse fremhæver udviklingen af en DLM, der kan forudsige øjne med høj risiko for kirurgisk indgreb på grund af uhåndteret glaukom. Ved at analysere data fra rumlig orienteret synsfelt og optisk koherens tomografi samt kliniske og demografiske karakteristika opnåede denne DLM klinisk nyttige resultater. Den forudsagde præcist forekomsten af kirurgi inden for tre måneder med en imponerende AUC-værdi på 0,92.
Ved forudsigelse af glaukomkirurgi spiller visse faktorer som intraokulært tryk, middelafvigelse og gennemsnitlig tykkelse af den nervefiberlag i nethinden en afgørende rolle. Implementering af forudsigelsesmodeller i en klinisk praksis kan hjælpe med at identificere patienter, der kræver kirurgisk evaluering af en glaukom-specialist.
DLM’er viser også løfte om automatisk screening og identifikation af øjne i høj risiko for glaukom. Dette kan være en løsning på det stigende antal glaukompatienter og mangel på specialister. Imidlertid har tidligere modeller deres begrænsninger, hvilket understreger behovet for multimodale data og prognosticering af risikoen for kirurgi over forskellige tidshorisonter.
En anden undersøgelse undersøgte saliency maps til fortolkning af beslutninger baseret på konvolutionelle neurale netværk ud fra fundusbilleder for at hjælpe med diagnosticering af glaukom. Selvom saliency maps har udfordringer i fortolkning, har de potentialet til at fungere som et forklarelsesværktøj.
Der er også undersøgt fremskridt inden for automatiseret påvisning af glaukom. Vision Transformer har vist sig lovende ved at opdage glaukom ved at identificere forholdet mellem kop og disc. Dette giver værdifulde indsigter i automatiseret påvisning af glaukom.
Det er vigtigt at bemærke, at AI’s potentiale går ud over glaukom, især inden for området for oculoplastik. AI-algoritmer anvendes til at udtrække okulære parametre og hjælpe med screening, diagnose og behandlingsprocedurer for øjenlågs-, orbital- og lacrimalsygdomme.
Konkluderende giver integrationen af dyb-læring-modeller i den kliniske praksis en lovende vej til tidlig påvisning og indgriben ved glaukom. Vedvarende samarbejde mellem AI-specialister, klinikere og beslutningstagere er afgørende for at sikre den sikre, effektive og etiske anvendelse af disse teknologier. Som forskningen skrider frem, forventes den sømløse integration af AI i sundhedssystemer at forbedre patientresultaterne og mindske byrden for sundhedspersonale.
The source of the article is from the blog kewauneecomet.com