Bagaimana Kepintaran Buatan Mentafsir "Mata Adalah Tingkap Jiwa"

Perisian yang dibangunkan menggunakan pembelajaran mesin boleh meramalkan risiko penyakit jantung seseorang dalam masa kurang daripada seminit dengan menganalisis urat dan arteri di mata mereka.

Kajian baharu itu diterbitkan dalam British Journal of Ophthalmology. Sekiranya penemuan itu disahkan dalam ujian klinikal masa hadapan, ia boleh membuka jalan untuk pemeriksaan kardiovaskular yang pantas dan berpatutan. Pemeriksaan ini boleh memberitahu orang ramai risiko mereka untuk strok dan penyakit jantung tanpa memerlukan ujian darah atau mengukur tekanan darah.

Pakar mengatakan penyelidikan itu menjanjikan, tetapi penyelidikan lanjut diperlukan sebelum ia boleh menjadi alat diagnostik yang berdaya maju.

"Alat kecerdasan buatan ini boleh memberitahu orang ramai tahap risiko mereka dalam masa 60 saat atau kurang," kata Alicja Rudnicka, pengarang utama kajian itu, kepada The Guardian Penyelidikan serentak Didapati bahawa hasil ramalan alat ini adalah setepat keputusan kaedah ujian yang biasa digunakan pada masa ini.

“Mata berfungsi sebagai tingkap kepada seluruh badan.”

Perisian berfungsi dengan menganalisis rangkaian saluran darah dalam retina. Ia mengukur jumlah kawasan yang diliputi oleh arteri dan vena ini, serta lebar dan "ketakutan" (betapa melengkungnya). Semua faktor ini dipengaruhi oleh kesihatan jantung individu, jadi perisian boleh meramalkan risiko penyakit jantung subjek hanya dengan melihat gambar mata mereka yang tidak invasif.

Para penyelidik menamakan perisian mereka QUARTZ (akronim asal yang berasal daripada frasa "Analisis Kuantitatif Topologi dan Saiz Salur Retina").

Kita sering berkata "mata adalah tingkap jiwa", dan semakin banyak pengetahuan menunjukkan bahawa mata boleh digunakan sebagai tingkap diagnostik untuk bahagian badan yang lain. Doktor telah mengetahui lebih daripada seratus tahun bahawa tanda-tanda diabetes dan tekanan darah tinggi boleh dilihat melalui mata. Tetapi masalahnya ialah pada masa lalu, penilaian manual adalah berdasarkan pengalaman pakar perubatan, yang meningkatkan ketidakpastian dan salah sangka. Cabaran ini kini boleh diatasi menggunakan pembelajaran mesin.

Menggunakan kecerdasan buatan untuk mendiagnosis penyakit melalui imbasan mata telah terbukti sebagai salah satu bidang perubatan pembelajaran mesin yang paling pesat berkembang. Peranti diagnostik berkuasa AI pertama yang diluluskan oleh FDA telah digunakan untuk menyaring penyakit mata, dan penyelidikan mencadangkan AI boleh mengesan pelbagai keadaan dengan cara ini, daripada retinopati diabetik kepada penyakit Alzheimer. Alat aplikasi ini berada pada peringkat pembangunan yang berbeza, tetapi masih terdapat persoalan tentang kebolehpercayaan dan kebolehgeneralisasian diagnostiknya.

Sebagai contoh, kajian terbaru oleh pasukan di St. George's College, University of London ini, hanya menguji imbasan mata pada pesakit kulit putih. Pasukan itu memperoleh data ujian daripada UK Biobank, yang kebetulan berwarna putih 94.6% (mencerminkan demografi UK sendiri, termasuk julat umur pesakit dalam biobank). Kecondongan ini mesti diseimbangkan pada masa hadapan untuk memastikan bahawa sebarang alat diagnostik adalah sama tepat merentas kumpulan etnik.

Para penyelidik membandingkan keputusan perisian QUARTZ mereka dengan ramalan risiko 10 tahun yang dihasilkan oleh ujian Skor Risiko Framingham (FRS) standard. Mereka mendapati bahawa kedua-dua kaedah mempunyai "prestasi yang setanding."

Pakar berkata cabaran terbesar ialah mengambil jenis kerja ini daripada "pengekodan kepada klinikal." Sebagai contoh, siapa yang boleh menjadikan penyelidikan seperti ini sebagai alat diagnostik formal Adakah Perkhidmatan Kesihatan Kebangsaan (NHS) UK atau syarikat yang disingkirkan daripada universiti Apakah yang diperlukan oleh pengawal selia sebelum meluluskan penggunaan perisian? Masih jauh lagi perjalanan daripada penyelidikan kepada kepraktisan produk (pengkomersilan).

Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana Kepintaran Buatan Mentafsir "Mata Adalah Tingkap Jiwa". Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!