En nyligen publicerad studie i Scientific Reports lyfter fram det banbrytande potentialen med att använda retinala fundusbilder och artificiell intelligens (AI)-algoritmer som en diagnostisk screeningmetod för Parkinsons sjukdom (PD). Studien, med titeln ”Deep learning predicts prevalent and incident Parkinson’s disease from UK Biobank fundus imaging,” visar på AI:s styrka i att noggrant förutsäga PD innan formell diagnos.
PD är en neurodegenerativ sjukdom som kännetecknas av den progressiva förlusten av dopaminerga neuroner i hjärnan. Bristen på effektiva ingripanden för PD bland äldre har lett till en ökning av PD-relaterade dödsfall. Därför är det avgörande att utveckla tidiga diagnossystem för att förbättra patientresultaten.
Retinan, ofta kallad en fönster till hjärnan, erbjuder värdefulla insikter i neurodegenerativa sjukdomar. Kliniska fynd om retinal degeneration kan dock vara motsägelsefulla. Denna studie utforskar hur AI-algoritmer, inklusive djupinlärningsmodeller, kan förbättra den diagnostiska kraften hos retinala bilder.
Forskarna fokuserade på att profilera klassificeringsprestandan hos AI-algoritmer över olika stadier av PD-progress. Genom att använda djupinlärning och konventionella maskininlärningsmetoder syftade de till att maximera dessa algoritmers diagnostiska förmåga.
Studien fann att djupa neurala nätverk överträffade konventionella maskininlärningsmodeller i att upptäcka PD från retinala fundusbilder. Inte minst lyckades AI-modellen framgångsrikt förutsäga förekomsten av PD innan formell diagnos, med en känslighetsnivå på 80% inom en tidsperiod på fem år.
Dessa resultat är lovande eftersom tidig ingripande vid sjukdom kan signifikant förbättra patientresultat. Studien visade också potentialen för AI att komplettera utvärderingen av sjukdomsmarkörer och utföra högkapacitetstester.
Även om studien fokuserade på PD krävs framtida forskning för att avgöra om AI-modeller kan tillämpas på andra neurodegenerativa sjukdomar och ögonsjukdomar. Dessutom erkände forskarna begränsningarna i deras studie, inklusive datasetstorleken och den begränsade generaliserbarheten av resultaten till den brittiska befolkningen.
Sammanfattningsvis belyser denna banbrytande studie AI-algoritmernas potential att förutsäga PD från retinala fundusbilder. Den banar väg för framtida forskning och fungerar som en referens för algoritmval i kliniska miljöer. Genom att utnyttja AI:s kraft kan tidig diagnos och ingripande för PD bli mer tillgängligt och potentiellt förbättra livet för miljontals drabbade av denna försvagande sjukdom.
FAQ-sektion:
The source of the article is from the blog tvbzorg.com