Inteligența artificială este utilizată pentru a analiza imagini retiniene

Într-o abordare recent dezvoltată, inteligența artificială (IA) este utilizată pentru a analiza imagini retiniene. Sistemul poate fi utilizat de medici pentru a selecta cel mai bun tratament pentru pacienții care suferă de pierderea vederii din cauza edemului macular diabetic, o complicație a diabetului. Această problemă duce adesea la pierderea vederii la adulții în vârstă de muncă.

Unul dintre primele tipuri de terapie care este adesea utilizată ca linie de apărare împotriva edemului macular diabetic este factorul de creștere endotelial vascular anti- (VEGF). Problema cu agenții VEGF este că nu funcționează pentru toată lumea. Ceilalți care ar putea beneficia de terapie trebuie să fie identificați mai întâi, deoarece necesită multiple injecții. Injecțiile costă mult și sunt o sarcină pentru pacienți și medici.

Liderul echipei de cercetare este Sina Farsiu de la Universitatea Duke.

“Am dezvoltat un algoritm care poate fi utilizat pentru a analiza automat imagini de tomografie de coerență optică (OCT) ale retinei pentru a prevedea dacă un pacient este probabil să răspundă la tratamentele anti-VEGF”, a spus ea. “Această cercetare reprezintă un pas spre medicina de precizie, în care astfel de predicții ajută clinicienii să selecteze mai bine terapiile de primă linie pentru pacienți pe baza unor condiții specifice de boală.”

Lucrarea a fost publicată în Societatea optică (OSA) revista Biomedical Optics Express. În revistă, Farsiu și echipa sa au demonstrat cum noul algoritm este capabil să prevadă cu acuratețe dacă un pacient este probabil să răspundă la terapia anti-VEGF, după doar o singură scanare volumetrică.

“Abordarea noastră poate fi utilizată în clinici de ochi pentru a preveni tratamente inutile și costisitoare și, astfel, pentru a ușura o sarcină substanțială de tratament pentru pacienți”, a spus Farsiu. “Algoritmul poate fi, de asemenea, adaptat pentru a prevedea răspunsul la terapie pentru multe alte boli oculare, inclusiv degenerarea maculară legată de vârstă neovasculară.”

Noul algoritm dezvoltat se bazează pe o arhitectură de rețea neurală convoluțională (CNN) nouă. Un CNN este un tip de inteligență artificială și atribuie importanță diferitelor aspecte sau obiecte pentru a analiza imagini. Algoritmul a fost utilizat de cercetători pentru a examina imagini obținute cu OCT, care este o tehnologie non-invazivă. OCT produce imagini retiniene transversale de înaltă rezoluție și este considerată standardul de îngrijire pentru evaluarea și tratamentul diferitelor afecțiuni oculare.

“În contrast cu abordările dezvoltate anterior, algoritmul nostru necesită imagini OCT de la doar un singur moment de timp pretratament”, a spus Reza Rasti, primul autor al lucrării și un cercetător postdoctoral în laboratorul lui Farsiu. “Nu este nevoie de imagini OCT seriale, înregistrări ale pacienților sau alte metadate pentru a prevedea răspunsul la terapie.”

Noul algoritm funcționează prin evidențierea structurilor globale din OCT. În același timp, el evidențiază, de asemenea, caracteristici locale din regiunile bolnave. El caută caracteristici codificate CNN care pot fi corelate cu răspunsul anti-VEGF.

Algoritmul a fost testat cu imagini OCT de la 127 de pacienți care au suferit un tratament pentru edemul macular diabetic cu trei injecții consecutive de agenți anti-VEGF. Algoritmul a analizat apoi imagini OCT care au fost luate înainte de injecțiile anti-VEGF, iar predicțiile algoritmului au fost comparate cu imagini OCT luate după terapia anti-VEGF. Acest lucru a informat cercetătorii dacă terapia a dus la o îmbunătățire a stării.

Algoritmul a fost găsit să aibă o rată de acuratețe de 87 la sută pentru a prevedea cei care vor răspunde la tratament. A avut o precizie și o specificitate medie de 85 la sută și o sensibilitate de 80 la sută.

Cercetătorii doresc acum să confirme rezultatele și să efectueze un studiu observațional mai mare al pacienților care nu au încă suferit un tratament.