AI tiek izmantots tīklenes attēlu analīzei

Jo jaunizstrādāta pieeja, mākslīgais intelekts (AI) tiek izmantots, lai analizētu tīklenes attēlus. Sistēmu varētu izmantot ārsti, lai izvēlētos labāko ārstēšanu pacientiem, kuri cieš no redzes zuduma, ko izraisa diabētiskā makulas tūska, kas ir diabēta komplikācija. Šī problēma bieži izraisa redzes zudumu darbspējas vecuma pieaugušajiem.

Viens no pirmajiem terapijas veidiem, ko bieži izmanto kā aizsardzības līniju pret diabētisku makulas tūsku, ir pretvaskulārais endotēlija augšanas faktors (VEGF). Problēma ar VEGF aģentiem ir tā, ka tie nedarbojas visiem. Vispirms ir jāidentificē tie, kuri varētu gūt labumu no terapijas, jo tai ir nepieciešamas vairākas injekcijas. Šīs injekcijas maksā daudz, un tās ir apgrūtinošas gan pacientiem, gan ārstiem.

Pētnieku grupas vadītāja ir Sina Farsiu no Djūka universitātes.

"Mēs izstrādājām algoritmu, ko var izmantot, lai automātiski analizētu tīklenes optiskās koherences tomogrāfijas (OCT) attēlus, lai prognozētu, vai pacients varētu reaģēt uz anti-VEGF ārstēšanu," viņa teica. "Šis pētījums ir solis pretī precīzai medicīnai, kurā šādas prognozes palīdz ārstiem labāk izvēlēties pirmās līnijas terapiju pacientiem, pamatojoties uz konkrētiem slimības apstākļiem. "

Darbs tika publicēts gadā Optikas biedrība (OSA) žurnāls Biomedicīnas optikas ekspresis. Žurnālā Farsiu un viņas komanda parādīja, kā jaunais algoritms spēj precīzi paredzēt, vai pacients var reaģēt uz anti-VEGF terapiju tikai pēc vienas tilpuma skenēšanas.

"Mūsu pieeju potenciāli varētu izmantot acu klīnikās, lai novērstu nevajadzīgu un dārgu izmēģinājumu un kļūdu ārstēšanu un tādējādi atvieglotu būtisku ārstēšanas slogu pacientiem," sacīja Farsiu. "Algoritmu varētu arī pielāgot, lai prognozētu terapijas reakciju daudzām citām acu slimībām, tostarp ar neovaskulāru vecumu saistītu makulas deģenerāciju."

Jaunizstrādātais algoritms ir balstīts uz jaunu konvolucionālā neironu tīkla (CNN) arhitektūru. CNN ir mākslīgā intelekta veids, un tas piešķir nozīmi dažādiem aspektiem vai objektiem, lai analizētu attēlus. Pētnieki izmantoja algoritmu, lai pārbaudītu attēlus, kas iegūti ar AZT, kas ir neinvazīva tehnoloģija. AZT rada augstas izšķirtspējas tīklenes šķērsgriezuma attēlus, un tas tiek uzskatīts par aprūpes standartu dažādu acu slimību novērtēšanā un ārstēšanā.

"Atšķirībā no iepriekš izstrādātajām pieejām mūsu algoritmam ir nepieciešami AZT attēli tikai no viena pirmapstrādes laika punkta," sacīja Reza Rasti, pirmais raksta autors un pēcdoktorantūras zinātnieks Farsiu laboratorijā. "Lai prognozētu terapijas reakciju, nav nepieciešami laikrindu OCT attēli, pacientu ieraksti vai citi metadati."

Jaunais algoritms darbojas, izceļot globālās struktūras AZT. Tajā pašā laikā tas uzlabo arī slimo reģionu vietējās iezīmes. Tā meklē CNN kodētas funkcijas, kuras var saistīt ar anti-VEGF reakciju. 

Algoritms tika pārbaudīts ar OCT attēliem no 127 pacientiem, kuriem tika veikta diabētiskās makulas tūskas ārstēšana ar trīs secīgām anti-VEGF līdzekļu injekcijām. Pēc tam algoritms analizēja OCT attēlus, kas tika uzņemti pirms anti-VEGF injekcijām, un algoritma prognozes tika salīdzinātas ar OCT attēliem, kas uzņemti pēc anti-VEGF terapijas. Tas pētniekiem pastāstīja, vai terapija uzlaboja stāvokli. 

Tika konstatēts, ka algoritmam ir 87 procentu precizitāte, lai prognozētu tos, kuri reaģēs uz ārstēšanu. Tā vidējā precizitāte un specifiskums bija 85 procenti un jutība 80 procenti.

Pētnieki tagad vēlas apstiprināt atklājumus un veikt lielāku novērošanas izmēģinājumu ar pacientiem, kuriem vēl nav jāiziet ārstēšana.