ຮັກສາສຸຂະພາບ

ບຸກເບີກການວິນິດໄສ ASD ໂດຍຜ່ານ AI ແລະ Retinal Imaging

ຈັດພີມມາ

4 ເດືອນທີ່ແລ້ວ

ມັງກອນ 2, 2024

ໃນຂອບເຂດຂອງການດູແລສຸຂະພາບ, ໂດຍສະເພາະໃນການວິນິດໄສຂອງ Autism Spectrum Disorder (ASD), a ການສຶກສາພື້ນຖານ ໄດ້ເກີດຂຶ້ນ. ຕາມປະເພນີ, ການວິນິດໄສ ASD ແມ່ນໂດເມນທີ່ອີງໃສ່ຄວາມຊ່ຽວຊານຂອງຜູ້ຊ່ຽວຊານ, ຂະບວນການທີ່ມັກຈະຫມົດໄປແລະບໍ່ສາມາດເຂົ້າເຖິງໄດ້ທົ່ວໄປ. ນີ້ໄດ້ນໍາໄປສູ່ການຊັກຊ້າທີ່ສໍາຄັນໃນການວິນິດໄສແລະການແຊກແຊງ, ຜົນກະທົບຕໍ່ຜົນໄດ້ຮັບໃນໄລຍະຍາວສໍາລັບບຸກຄົນຈໍານວນຫຼາຍທີ່ມີ ASD. ໃນຍຸກທີ່ການກວດຫາເບື້ອງຕົ້ນແມ່ນສໍາຄັນ, ຄວາມຕ້ອງການສໍາລັບວິທີການວິນິດໄສທີ່ສາມາດເຂົ້າເຖິງໄດ້ແລະຈຸດປະສົງແມ່ນສໍາຄັນທີ່ສຸດ.

ເຂົ້າສູ່ວິທີການໃຫມ່ທີ່ພຽງແຕ່ອາດຈະກໍານົດພູມສັນຖານຂອງການກວດສອບ ASD ຄືນໃໝ່: ການໃຊ້ການຖ່າຍຮູບຈໍຕາທີ່ວິເຄາະຜ່ານລະບົບການຮຽນຮູ້ແບບເລິກເຊິ່ງຂັ້ນສູງ. ວິທີການນີ້ສະແດງໃຫ້ເຫັນເຖິງການປ່ຽນແປງທີ່ສໍາຄັນຈາກການປະຕິບັດການວິນິດໄສແບບດັ້ງເດີມ, ນໍາໃຊ້ອໍານາດຂອງປັນຍາປະດິດເພື່ອເພີ່ມປະສິດທິພາບແລະປະຊາທິປະໄຕຂະບວນການກໍານົດ ASD. ໂດຍການລວມເອົາຄວາມເຂົ້າໃຈທາງດ້ານສາຍຕາກັບເທັກໂນໂລຍີ AI ທີ່ທັນສະໄໝ, ນັກຄົ້ນຄວ້າໄດ້ເປີດເສັ້ນທາງໃໝ່ທີ່ສັນຍາວ່າຈະເຮັດໃຫ້ການກວດຫາ ASD ມີປະສິດທິພາບຫຼາຍຂຶ້ນ ແລະສາມາດໃຊ້ໄດ້ຢ່າງກວ້າງຂວາງ.

ການຮຽນຮູ້ຢ່າງເລິກເຊິ່ງພົບກັບ Ophthalmology

ການຕັດກັນຂອງການຮຽນຮູ້ເລິກເຊິ່ງ ແລະ ophthalmology ສະເຫນີທິດທາງໃຫມ່ທີ່ສົດໃສສໍາລັບການກວດສອບ ASD. ການນໍາໃຊ້ການຖ່າຍຮູບ retinal ເປັນເຄື່ອງມືການວິນິດໄສບໍ່ແມ່ນໃຫມ່ທັງຫມົດໃນຢາປົວພະຍາດ, ແຕ່ຄໍາຮ້ອງສະຫມັກຂອງຕົນໃນການກໍານົດ ASD ແມ່ນວິທີການໃຫມ່. ສູດການຄິດໄລ່ການຮຽນຮູ້ເລິກທີ່ໃຊ້ໃນການສຶກສາໄດ້ຖືກອອກແບບເພື່ອຮັບຮູ້ຮູບແບບທີ່ຊັບຊ້ອນໃນຮູບພາບຈໍຕາທີ່ອາດຈະເປັນຕົວຊີ້ບອກຂອງ ASD. ຮູບແບບທີ່ຂັບເຄື່ອນດ້ວຍ AI ເຫຼົ່ານີ້ວິເຄາະລາຍລະອຽດທີ່ສັບສົນຂອງ retina, ເຊິ່ງສາມາດຖື biomarkers ເຊື່ອມຕໍ່ກັບ ASD.

ວິທີການນີ້ໂດດເດັ່ນສໍາລັບທ່າແຮງຂອງມັນທີ່ຈະສະຫນອງແບບຟອມການກວດສອບ ASD ທີ່ມີຈຸດປະສົງຫຼາຍແລະສາມາດເຂົ້າເຖິງໄດ້. ວິທີການວິນິດໄສແບບດັ້ງເດີມ, ໃນຂະນະທີ່ຢ່າງລະອຽດ, ມັກຈະມີການປະເມີນຫົວຂໍ້ແລະມີຄວາມເຂັ້ມຂົ້ນຂອງຊັບພະຍາກອນ. ໃນທາງກົງກັນຂ້າມ, ການຖ່າຍຮູບແກ້ວຕາພ້ອມກັບການວິເຄາະ AI ສາມາດສະເຫນີວິທີການກໍານົດເຄື່ອງຫມາຍ ASD ທີ່ໄວກວ່າແລະມາດຕະຖານກວ່າ. ວິທີການນີ້ສາມາດເປັນປະໂຫຍດໂດຍສະເພາະໃນເຂດທີ່ມີການເຂົ້າເຖິງຈໍາກັດການບໍລິການວິນິດໄສ ASD ພິເສດ, ຊ່ວຍໃຫ້ຊ່ອງຫວ່າງໃນຄວາມບໍ່ສະເຫມີພາບດ້ານການປິ່ນປົວ.

ການສຶກສາປະສົມປະສານຂໍ້ມູນທາງດ້ານສາຍຕາກັບ AI ສະແດງໃຫ້ເຫັນເຖິງຄວາມກ້າວຫນ້າທີ່ສໍາຄັນໃນການວິນິດໄສທາງການແພດ. ມັນບໍ່ພຽງແຕ່ເສີມຂະຫຍາຍທ່າແຮງສໍາລັບການກວດພົບ ASD ໃນຕອນຕົ້ນ, ແຕ່ຍັງເປີດປະຕູສໍາລັບຄໍາຮ້ອງສະຫມັກທີ່ຄ້າຍຄືກັນຂອງ AI ໃນຂົງເຂດອື່ນໆຂອງການດູແລສຸຂະພາບ, ບ່ອນທີ່ການຮັບຮູ້ຮູບແບບໃນຮູບພາບທາງການແພດສາມາດມີບົດບາດສໍາຄັນໃນການວິນິດໄສ.

ຄວາມຖືກຕ້ອງແລະຜົນສະທ້ອນ

ການຄົ້ນພົບຂອງການສຶກສາແມ່ນເປັນທີ່ຫນ້າສັງເກດໂດຍສະເພາະໃນແງ່ຂອງຄວາມຖືກຕ້ອງແລະຄວາມຫນ້າເຊື່ອຖືຂອງຕົວແບບ AI ທີ່ໃຊ້. ພື້ນທີ່ສະເລ່ຍທີ່ຖືກລາຍງານພາຍໃຕ້ເສັ້ນໂຄ້ງລັກສະນະການປະຕິບັດຕົວຮັບ (AUROC) ຂອງ 1.00 ຊີ້ໃຫ້ເຫັນຄວາມສາມາດໃກ້ຄຽງທີ່ສົມບູນແບບຂອງຕົວແບບໃນການຈໍາແນກລະຫວ່າງບຸກຄົນທີ່ມີ ASD ແລະຜູ້ທີ່ມີການພັດທະນາແບບປົກກະຕິ. ລະດັບຄວາມຖືກຕ້ອງສູງດັ່ງກ່າວຊີ້ໃຫ້ເຫັນທ່າແຮງຂອງລະບົບການຮຽນຮູ້ເລິກເຫຼົ່ານີ້ເປັນເຄື່ອງມືທີ່ເຊື່ອຖືໄດ້ສໍາລັບການກວດສອບ ASD.

ຍິ່ງໄປກວ່ານັ້ນ, ການສຶກສາໄດ້ເປີດເຜີຍ 0.74 AUROC ໃນການປະເມີນຄວາມຮຸນແຮງຂອງອາການ ASD. ນີ້ຊີ້ໃຫ້ເຫັນວ່າແບບຈໍາລອງ AI ບໍ່ພຽງແຕ່ສາມາດກໍານົດການປະກົດຕົວຂອງ ASD ເທົ່ານັ້ນແຕ່ຍັງສາມາດສະຫນອງຄວາມເຂົ້າໃຈໃນຂອບເຂດຂອງຄວາມຮຸນແຮງຂອງອາການ. ລັກສະນະຂອງການຄົ້ນຄວ້ານີ້ແມ່ນມີຄວາມສໍາຄັນໂດຍສະເພາະສໍາລັບການປັບແຕ່ງຍຸດທະສາດການແຊກແຊງກັບຄວາມຕ້ອງການຂອງບຸກຄົນ.

ການເປີດເຜີຍທີ່ສໍາຄັນຈາກການສຶກສາແມ່ນບົດບາດທີ່ສໍາຄັນຂອງພື້ນທີ່ແຜ່ນ optic ໃນ retina. ຮູບແບບດັ່ງກ່າວໄດ້ຮັກສາ AUROC ສູງເຖິງແມ່ນວ່າໃນເວລາທີ່ການວິເຄາະພຽງແຕ່ສ່ວນຂະຫນາດນ້ອຍຂອງຮູບພາບ retinal, ຊີ້ໃຫ້ເຫັນຄວາມສໍາຄັນຂອງພື້ນທີ່ສະເພາະນີ້ໃນການກວດສອບ ASD. ການຄົ້ນພົບນີ້ສາມາດນໍາພາການຄົ້ນຄວ້າໃນອະນາຄົດໃນການສຸມໃສ່ພາກພື້ນສະເພາະຂອງ retina ສໍາລັບຂະບວນການກວດກາທີ່ມີປະສິດທິພາບຫຼາຍຂຶ້ນ.

ຜົນໄດ້ຮັບຂອງການສຶກສາມີຜົນກະທົບອັນເລິກເຊິ່ງຕໍ່ພາກສະຫນາມຂອງການວິນິດໄສ ASD. ການນໍາໃຊ້ການວິເຄາະທີ່ຂັບເຄື່ອນດ້ວຍ AI ຂອງການຖ່າຍຮູບ retinal ບໍ່ພຽງແຕ່ສະຫນອງວິທີການກວດສອບທີ່ສາມາດເຂົ້າເຖິງໄດ້ຫຼາຍຂຶ້ນ, ແຕ່ຍັງເພີ່ມຊັ້ນຂອງຈຸດປະສົງທີ່ບາງຄັ້ງກໍ່ເປັນສິ່ງທ້າທາຍທີ່ຈະບັນລຸໃນຂະບວນການວິນິດໄສແບບດັ້ງເດີມ. ໃນຂະນະທີ່ການຄົ້ນຄວ້ານີ້ມີຄວາມຄືບຫນ້າ, ມັນສາມາດເປີດທາງໃຫ້ແກ່ການກໍານົດ ASD ທີ່ກວ້າງຂວາງແລະໄວຂຶ້ນ, ນໍາໄປສູ່ການແຊກແຊງທີ່ທັນເວລາແລະຜົນໄດ້ຮັບໃນໄລຍະຍາວທີ່ດີກວ່າສໍາລັບບຸກຄົນທີ່ມີ ASD.

ຄວາມສົດໃສດ້ານໃນອະນາຄົດໃນ AI-Enhanced ASD Diagnostics

ຄວາມສໍາເລັດຂອງການສຶກສາໃນການນໍາໃຊ້ສູດການຄິດໄລ່ການຮຽນຮູ້ເລິກສໍາລັບການກວດສອບ ASD ຜ່ານຮູບພາບ retinal ເປັນເຄື່ອງຫມາຍຄວາມກ້າວຫນ້າທີ່ສໍາຄັນທີ່ມີຜົນສະທ້ອນໄກສໍາລັບການວິນິດໄສໃນອະນາຄົດ. ວິທີການນີ້ບອກເຖິງຍຸກໃຫມ່ໃນການດູແລສຸຂະພາບທີ່ທ່າແຮງຂອງ AI ໃນການຂະຫຍາຍການວິນິດໄສໄວແລະສາມາດເຂົ້າເຖິງສາມາດຫັນປ່ຽນການຄຸ້ມຄອງສະພາບທີ່ສັບສົນເຊັ່ນ ASD.

ການຫັນປ່ຽນຈາກການຄົ້ນຄວ້າໄປສູ່ການນໍາໃຊ້ທາງຄລີນິກກ່ຽວຂ້ອງກັບການກວດສອບຕົວແບບ AI ໃນທົ່ວປະຊາກອນທີ່ຫຼາກຫຼາຍເພື່ອຮັບປະກັນປະສິດທິພາບແລະລັກສະນະທີ່ບໍ່ມີອະຄະຕິ. ຂັ້ນຕອນນີ້ແມ່ນສໍາຄັນສໍາລັບການລວມເອົາເທກໂນໂລຍີດັ່ງກ່າວເຂົ້າໃນການດູແລສຸຂະພາບຕົ້ນຕໍໃນຂະນະທີ່ການພິຈາລະນາດ້ານຈັນຍາບັນແລະຄວາມເປັນສ່ວນຕົວຂອງຂໍ້ມູນພາຍໃນກັບ AI ໃນຢາ.

ຫວັງວ່າ, ການຄົ້ນຄວ້ານີ້ເປີດທາງໃຫ້ AI ມີບົດບາດກວ້າງຂວາງໃນການດູແລສຸຂະພາບ. ມັນສັນຍາວ່າການປ່ຽນແປງໄປສູ່ການວິນິດໄສທີ່ມີຈຸດປະສົງແລະທັນເວລາ, ເຊິ່ງອາດຈະຂະຫຍາຍໄປສູ່ສະພາບທາງການແພດອື່ນໆນອກເຫນືອຈາກ ASD. ການຮັບເອົາ AI ໃນການວິນິດໄສສາມາດນໍາໄປສູ່ການແຊກແຊງເບື້ອງຕົ້ນ, ປັບປຸງຜົນໄດ້ຮັບໃນໄລຍະຍາວສໍາລັບຄົນເຈັບແລະເພີ່ມປະສິດທິພາບໂດຍລວມຂອງລະບົບການດູແລສຸຂະພາບ.