AI משמשת לניתוח תמונות רשתית

בגישה חדשה שפותחה , משמשת בינה מלאכותית (AI) לניתוח תמונות רשתית. המערכת יכולה לשמש רופאים על מנת לבחור את הטיפול הטוב ביותר עבור חולים הסובלים מאובדן ראייה עקב אדמת רשתית סוכרתית, סיבוך של סוכרת. בעיה זו גורמת לאובדן ראייה בין מבוגרים בגיל העבודה.

אחד מסוגי התרופות הראשונים המשמשים כקו הגנה נגד אדמת רשתית סוכרתית הוא אנטי-VEGF. הבעיה עם סוכנים של VEGF היא שהם לא עובדים עבור כולם. אלו שיכולים להרוויח מהטיפול צריכים להיזהה תחילה מאחר שהוא דורש הזרקות רבות. ההזרקות האלו עולות הרבה, והן מעמיסות על החולים ועל הרופאים.

מנהיג הצוות המחקרי הוא Sina Farsiu מאוניברסיטת דיוק.

“פיתחנו אלגוריתם שיכול לשמש לניתוח אוטומטי של תמונות OCT של הרשתית על מנת לחזות האם חולה מסתבר להגיב לטיפולים אנטי-VEGF”, היא אמרה. “מחקר זה מייצג צעד לרפואת דיוק, בה חיזויים כאלו עוזרים לרופאים לבחור טיפולים ראשוניים טובים יותר עבור חולים על בסיס תנאים מסוימים של מחלה.”

העבודה פורסמה ב The Optical Society (OSA) כתב העת Biomedical Optics Express. בכתב העת, Farsiu וצוותה הדגימו כיצד האלגוריתם החדש מסוגל לחזות במדויק האם חולה מסתבר להגיב לטיפול אנטי-VEGF, אחרי סריקה וולומטרית אחת בלבד.

“גישתנו יכולה לשמש במרפאות עיניים על מנת למנוע טיפולים מיותרים ויקרים, ובכך להקל את עומס הטיפול עבור החולים”, אמרה Farsiu. “האלגוריתם יכול גם להתאים לחיזוי תגובת טיפול עבור מחלות עיניים רבות אחרות, כולל דלקת רשתית סוכרתית הקשורה לגיל.”

האלגוריתם החדש מבוסס על ארכיטקטורת רשת עצבית מלאכותית (CNN) חדשה. CNN היא סוג של בינה מלאכותית, והיא מייחסת חשיבות לאספקטים או אובייקטים שונים על מנת לנתח תמונות. האלגוריתם שימש את החוקרים על מנת לבחון תמונות שנרכשו עם OCT, שהיא טכנולוגיה לא פולשנית. OCT מייצרת תמונות רשתית ברזולוציה גבוהה, והיא נחשבת לסטנדרט הטיפולי עבור הערכה וטיפול של מחלות עיניים שונות.

“בניגוד לגישות שפותחו קודם, אלגוריתם שלנו דורש תמונות OCT מנקודת זמן אחת לפני הטיפול”, אמר Reza Rasti, מחבר ראשי של המאמר וחוקר במעבדה של Farsiu. “אין צורך בתמונות OCT סדרתיות, רשומות חולים או מטא-נתונים אחרים על מנת לחזות תגובת טיפול.”

האלגוריתם פועל על ידי הדגשת מבנים גלובליים ב-OCT. בו-זמנית, הוא משפר תכונות מקומיות מאזורים חולים. הוא מחפש תכונות CNN-מקודדות שיכולות להיות מתואמות עם תגובת אנטי-VEGF.

האלגוריתם נבדק עם תמונות OCT מ-127 חולים שעברו טיפול עבור אדמת רשתית סוכרתית עם שלוש הזרקות רצופות של סוכנים אנטי-VEGF. האלגוריתם אז ניתח תמונות OCT שצולמו לפני ההזרקות אנטי-VEGF, וחיזויי האלגוריתם הושוו לתמונות OCT שצולמו אחרי טיפול אנטי-VEGF. זה אמר לחוקרים האם הטיפול הוביל לשיפור במצב.

האלגוריתם הוכח כבעל דיוק של 87 אחוז בחיזוי אלו שיגיבו לטיפול. הוא היה בעל דיוק ממוצע וספציפיות של 85 אחוז ורגישות של 80 אחוז.

החוקרים רוצים עכשיו לאשר את הממצאים ולערוך מבחן תצפיתי גדול יותר של חולים שטרם עברו טיפול.