گلوکوما، عامل اصلی نابینایی غیرقابل برگشت است که میلیون‌ها نفر در سراسر جهان را تحت تأثیر قرار می‌دهد. تشخیص و مداخله زودهنگام از اهمیت بسیاری برخوردارند تا افت بینایی شدید را جلوگیری کنند، اما تعداد روزافزونی بیماران گلوکوما و کمبود کارشناسان متخصص در این حوزه چالش‌های قابل توجهی را دنبال می‌کند. ظهور هوش مصنوعی و مدل‌های یادگیری عمیق (DLM) در افتالمولوژی می‌تواند روشی انقلابی برای تشخیص و مدیریت گلوکوما فراهم کند.
یک مطالعه اخیر به توسعه یک مدل DLM می‌پردازد که قادر است چشم‌هایی را که برای مداخله جراحی در گلوکومای ناتوانی کنترل شده بالقوه هستند، پیش‌بینی کند. با تحلیل داده‌های زمینه‌های بصری معین‌گر و توموگرافی همراه با ویژگی‌های بالینی و آماری، این DLM نتایج بالینی کاربردی را به دست آورد. این مدل با دقت پیش‌بینی رخ‌داد جراحی در عرض سه ماه با مقدار AUC 0.92 نتایج تحسین‌برانگیزی را نشان داد.
در پیش‌بینی جراحی گلوکوما، عوامل خاصی مانند فشار داخل چشم، اختلال میانگین و ضخامت متوسط لایه عصبی رتین توابع کلیدی را دارند. استفاده از مدل‌های پیش‌بینی در محل کمک به تشخیص بیمارانی که نیاز به ارزیابی جراحی به وسیله یک متخصص گلوکوما دارند، می‌تواند مفید باشد.
همچنین، مدل‌های یادگیری عمیق همچنین قابلیت‌هایی نشان می‌دهند در صفحه نمایش و شناسایی خودکار چشم‌هایی که در خطر گلوکوما بالا هستند. این می‌تواند راهکاری برای تعداد روزافزونی بیماران گلوکوما و کمبود کارشناسان باشد. با این حال، مدل‌های قبلی محدودیت‌های خود را داشته‌اند، که نیاز به داده‌های چندحالتی و پیش‌بینی ریسک جراحی در دوره زمانی‌های مختلف را تأکید می‌کند.
برای کمک به تشخیص گلوکوما، یک مطالعه دیگر نقشه‌های برجستگی برای تفسیر تصمیمات شبکه عصبی کانوالوسیون بر اساس تصاویر فاندوس را بررسی کرد. هر چند نقشه‌های برجستگی چالش‌هایی در تفسیر را دارند، اما توانایی تبدیل شدن به ابزاری توضیحی را دارند.
پیشرفت در تشخیص گلوکومای خودکار نیز مورد بررسی قرار گرفته است. ترانسفورماتور دید از نسبت لگن به دیسک خاص را به عنوان نشانگری بالقوه برای شناسایی گلوکوما نشان می‌دهد. این ارایه‌ها در تشخیص گلوکومای خودکار با اطلاعات قابل اعتماد بسیار ارزشمند است.
مهم است که بدانیم که توانایی هوش مصنوعی به زمینه‌هایی فراتر از گلوکوما می‌رود، به ویژه در حوزه‌ی جراحی چشم‌پزشکی. الگوریتم‌های هوش مصنوعی برای استخراج پارامترهای چشمی و کمک به صفحه‌بندی، تشخیص و توابع درمانی برای بیماری‌های پلک، اوربیتال و لاکریمال به کار برده می‌شوند.
به عبارت دیگر، یکپارچگی مدل‌های یادگیری عمیق در عملکرد بالینی مسیری امیدبخش را برای تشخیص و مداخله زودهنگام در گلوکوما بهبود می‌بخشد. همکاری مداوم میان تخصص‌های هوش مصنوعی، پزشکان و سیاست‌گذاران برای اطمینان از کاربرد ایمن، موثر و اخلاقی این تکنولوژی‌ها بسیار حائز اهمیت است. همچنین با پیشرفت تحقیقات، انتظار می‌رود که یکپارچگی بی‌درز در سیستم‌های بهداشتی هوش مصنوعی نتایج بیماران را بهبود بخشد و بار بر ارائهدهندگان خدمات درمانی کاهش یابد.
The source of the article is from the blog radiohotmusic.it