Imagine de Pixabay

Prezentare generala

Telemedicina si inteligenta artificiala (AI) ofera solutii la provocarile cu care se confrunta oftalmologii si profesionistii din domeniul sanatatii din intreaga lume. Boli precum retinopatia diabetica (DR) , retinopatia prematura (ROP) , degenerescenta maculara legata de varsta (DMA) , glaucomul si alte tulburari ale segmentului anterior ar putea fi mai usor de prezis si detectat cu ajutorul acestor noi tehnologii. Noi instrumente digitale si dezvoltarea retelelor fara fir de generatia a cincea ( 5G ), abordari de inteligenta artificiala (AI), cum ar fi invatarea automata (ML) si invatarea profunda (DL) si Internetul obiectelor (IoT), sau blockchain, au creat noi oportunitati pentru sectorul sanatatii, care ofera scenarii excelente pentru imbunatatirea diagnosticelor si pentru a face ingrijirea pacientului mai confortabila.

Mai mult, pandemia cu care, din pacate, a trebuit sa traim de mai bine de un an, ne determina sa acceleram procesul de telemedicina pe scara larga. In special in tarile mai putin industrializate, unde spitalele sunt adesea foarte departe de sate.

Probleme de rezolvat in oftalmologie cu ajutorul inteligentei artificiale

-Cele OMS estimeaza ca 420 de milioane de oameni traiesc cu diferite boli retiniene.

-5 miliarde de persoane risca sa devina miop pana in 2050 si vor suferi de oboseala vizuala din cauza utilizarii zilnice si frecvente a dispozitivelor iluminate din spate.

– Degenerescenta maculara legata de varsta (DMA) va creste cu peste 25% in urmatorii 10 ani, de la 196 la 243 de milioane. In mod similar, retinopatia diabetica (DR) , o cauza majora a orbirii, afecteaza in prezent 146 de milioane de diabetici.

– Glaucomul , o cauza principala a orbirii ireversibile, afecteaza ~ 64,3 milioane de pacienti cu varsta cuprinsa intre 40-80 de ani la nivel mondial. Se asteapta ca acest numar sa creasca la 112 milioane pana in 2040.

-Numarul actual de oftalmologi la nivel global si tratamentele medicamentoase actuale sunt insuficiente pentru a acoperi cererea.

Boli oculare pe care le putem trata cu ajutorul inteligentei artificiale

Beneficiile solutiilor de inteligenta artificiala

Aplicatii potentiale ale unei solutii Deep Learning (DL) pentru screening-ul DR.

AI in oftalmologie implica utilizarea imaginilor etichetate pentru a antrena algoritmi pentru clasificarea imaginilor, de exemplu, a fundului ocular si ar fi mai exact sa vorbim despre Deep Learning (DL) care implica utilizarea unor imagini intregi etichetate cu diagnostic clinic de catre experti, ca algoritmul „auto-invata” caracteristici predictive pentru clasificarea diagnosticului sau severitatii, cu rate de eroare mai bune decat cele acceptate in mod traditional.

Imagine de https://reader.elsevier.com/reader/sd/pii/S1350946218300119?token=E65E1F43133456B4E4D40D0FF5B3226B971E69B6E36EF2F1AAEF66FF34D43EEF10173460FDFA996F4994F246AE4404AE4404AE4404AE440AAE440AAAAAAAAAA2

S-a constatat performanta acceptabila clinic a acestor algoritmi DL in clasificarea datelor imagistice oftalmice, cum ar fi fotografia color a fundului ocular (CFP) pentru diferite boli oculare, cum ar fi retinopatia diabetica (DR) . Alte aplicatii de succes includ clasificarea scanarilor tomografice cu coerenta optica (OCT).

Screeningul pentru DR, combinat cu recomandarea si tratamentul in timp util, este o strategie universal acceptata pentru prevenirea orbirii. Screeningul DR poate fi efectuat de o varietate de profesionisti din domeniul sanatatii, inclusiv oftalmologi, optometristi, medici generalisti, tehnicieni de screening si fotografi clinici.

In urmatoarea diagrama putem vedea o ilustrare a aplicatiei unei solutii DL pentru screeningul DR utilizand imagistica, comparand practica clinica existenta cu un model AI complet automatizat (inlocuire) si un model semi-automatizat AI (triaj). AI indica inteligenta artificiala; DL, invatare profunda; DR, retinopatie diabetica.

Imagine de Asia-Pacific Journal of Ophtalmology

Solutii bazate pe cloud

Imagistica bazata pe cloud pentru retinopatie diabetica, glaucom sau screening AMD ar face examinarile oculare si mai convenabile si ar ajuta la formarea datelor si cercetarea in domeniu, iar AI ar juca un rol inovator si perturbator in distributia medicamentelor in zonele indepartate ale globului cu o prezenta scazuta a oftalmologilor.

Asistenta pacientilor din locatii indepartate necesita implementarea de solutii digitale in unele regiuni rurale. O acoperire deficitara a internetului necesita dezvoltarea de solutii de inteligenta artificiala situate in cadrul hardware-ului de screening pentru a oferi rezultate in timp real in mod efectiv offline, care pot fi transmise pacientilor prin activarea ingrijirii descentralizate prin incarcarea datelor pe un server bazat pe cloud.

Concluzie

DL va avea probabil un impact asupra practicii medicinii si oftalmologiei in urmatoarele decenii. In urmatorii 10-20 de ani, va schimba dramatic relatia dintre medic si pacient, deoarece AI va ajuta optometristul, dar interactiunea pacientului va fi intotdeauna fii o afacere personalizata.

In viitor, vor fi dezvoltate tehnici si algoritmi care pot ajuta medicii cu diagnostice si pot prezice evolutia bolilor in avans, putand administra tratamente medicamentoase adecvate pentru a salva sanatatea ochilor. Sper doar ca pacientii vor avea multa incredere in aceste instrumente, mai ales daca interactioneaza cu medicii la distanta.

bibliografie

https://journals.lww.com/apjoo/Fulltext/2020/04000/Artificial_Intelligence_in_Ophthalmology_in_2020_.2.aspx

ARTICOLE SIMILAREDE LA ACELAȘI AUTOR