Diagnosis dipacu data menggunakan kaedah pembelajaran mendalam dalam pengesanan glaukoma

Glaucoma adalah salah satu punca utama kebutaan yang tidak dapat dipulihkan dalam kebanyakan orang di seluruh dunia. Glaukoma adalah istilah umum yang merujuk kepada sekumpulan penyakit mata yang merosakkan hubungan antara mata dan saraf optik di otak, yang dalam kes yang teruk boleh menyebabkan kehilangan penglihatan. Menurut kajian sistematik dan analisis mendalam tentang punca global buta dan gangguan rabun jauh oleh Brian Holton Vision Institute, glaukoma telah menjadi punca kedua utama buta di dunia

Dianggarkan 76 juta orang di seluruh dunia akan mengalami glaukoma pada tahun 2020. Jumlah ini dijangka Akan meningkat kepada 111.8 juta pada tahun 2040. Peningkatan prevalens glaukoma akan memberi kesan ekonomi yang ketara kepada sistem penjagaan kesihatan dan pesakit individu. Malangnya, teknik diagnosis dan pengesanan glaukoma tradisional mempunyai batasan yang ketara dalam amalan klinikal. Walau bagaimanapun, penggunaan algoritma kecerdasan buatan (AI) dan pembelajaran mendalam (DL) dalam penjagaan kesihatan dijangka meningkatkan diagnosis dan saringan glaukoma

Bagaimanakah kecerdasan buatan menyumbang kepada diagnosis penyakit mata?

Pasukan penyelidik Universiti Perubatan Nanjing di China menerangkan dan menggambarkan secara terperinci proses penggunaan kecerdasan buatan dan algoritma berasaskan pembelajaran mendalam untuk mendiagnosis penyakit oftalmik dalam artikel yang diterbitkan baru-baru ini

Menerangkan proses membina dan menilai carta aliran model pembelajaran mendalam.

Secara amnya, menggunakan teknologi AI untuk mendiagnosis glaukoma memerlukan pemprosesan teliti pelbagai data, termasuk foto cakera optik, medan visual dan tekanan intraokular. Algoritma ini menghapuskan bunyi bising, artifak dan maklumat yang tidak berkaitan untuk memastikan keputusan yang tepat dan boleh dipercayai, sambil melatih model untuk mempelajari ciri dan corak unik yang berkaitan dengan glaukoma. Ia diuji dengan ketat semasa fasa pengesahan untuk memastikan keberkesanannya. Setelah berjaya, keseluruhan protokol akan dinilai lebih lanjut dalam ujian seterusnya untuk meneroka kebolehlaksanaan aplikasi praktikal dalam diagnosis klinikal.

Jika algoritma ini akhirnya boleh digunakan dalam amalan klinikal, doktor akan datang akan mengumpulkan penunjuk seperti foto cakera optik pesakit, medan visual dan bacaan tekanan intraokular, dan menggunakan algoritma untuk mendiagnosis lesi glaukoma selepas prapemprosesan

Pembelajaran mendalam dalam glaukoma Peranan dalam diagnosis

Peranan penting pembelajaran mendalam dalam diagnosis glaukoma adalah untuk menyaring dan membezakan mata yang menderita glaukoma daripada mata yang sihat. Model pembelajaran mendalam yang dilatih menggunakan gambar fundus boleh mengenal pasti lesi fundus yang konsisten dengan glaukoma, termasuk keabnormalan lapisan gentian saraf retina. Ini akan membantu mendiagnosis glaukoma lebih awal dan mengurangkan risiko kecacatan penglihatan.

Selain itu, data tomografi koherensi optik (OCT) boleh digunakan untuk melatih algoritma pembelajaran mendalam untuk mengesan dan menjejaki perkembangan perubahan mikrostruktur yang disebabkan oleh glaukoma dari semasa ke semasa. Menurut penyelidikan dari Wake Forest School of Medicine di North Carolina, eksperimen telah membuktikan bahawa ketepatan algoritma pembelajaran penstriman telah melebihi kaedah segmentasi manual atau automatik dalam pengecaman awal simptom glaukoma

Pasukan penyelidik di Sydney, Australia juga sedang mengkaji mendapati bahawa teknologi pembelajaran mendalam mampu mengesan lesi glaukoma daripada kawasan imej fundus di luar kepala saraf optik (ONH). Dalam erti kata lain, pembelajaran mendalam mempunyai prospek yang luas untuk aplikasi klinikal yang meluas dalam pemeriksaan dan diagnosis glaukoma berbantukan komputer. Teknologi ini juga menyediakan penilaian menyeluruh tentang retina, membantu doktor mengesan pelbagai tanda awal glaukoma yang mungkin tidak disedari.

Kelebihan Kecerdasan Buatan dan Pembelajaran Mendalam dalam Diagnosis

Duke Eye Centre di Duke University mengkaji kelebihan menggunakan algoritma pembelajaran mendalam yang canggih untuk diagnosis glaukoma. Mereka mendapati bahawa algoritma ini boleh mendiagnosis penyakit jauh lebih cepat daripada kaedah tradisional, meningkatkan kecekapan dan mempercepatkan rawatan. Di samping itu, algoritma ini lebih tepat daripada kaedah tradisional, membolehkan pengesanan awal dan campur tangan untuk mencegah perkembangan penyakit dengan berkesan. Semua ini akan meningkatkan hasil pesakit dan mengurangkan kos perubatan berkaitan yang timbul daripada rawatan seterusnya

Algoritma pembelajaran mendalam mempunyai potensi besar dalam meluaskan liputan perkhidmatan perubatan, terutamanya bagi mereka yang tinggal di kawasan terpencil tanpa akses kepada pakar oftalmologi untuk orang ramai. Algoritma ini boleh membantu pesakit ini mendapatkan perkhidmatan diagnostik yang tepat pada masanya dan tepat, menambah baik keputusan diagnosis dan rawatan, serta mengecilkan jurang dalam penjagaan perubatan. Dalam erti kata lain, algoritma ini akan menjadikan penjagaan mata lebih saksama untuk orang di seluruh dunia

Selain itu, profesional penjagaan kesihatan juga boleh menggunakan algoritma pembelajaran mendalam untuk memaksimumkan kawalan ke atas turun naik diagnostik dan memberikan hasil penilaian yang lebih dipercayai dan tepat. Ini membantu meningkatkan keyakinan terhadap ketepatan diagnosis perubatan sambil meningkatkan hasil penjagaan pesakit.

Cabaran dalam mengamalkan pembelajaran mendalam dalam amalan klinikal

Walaupun keputusan yang baik telah dicapai dalam eksperimen, masih terdapat beberapa siri cabaran praktikal yang perlu diselesaikan apabila menggunakan algoritma pembelajaran mendalam untuk mengesan glaukoma dalam amalan klinikal

Ditulis semula kandungan: Salah satu cabaran teras utama ialah menyeragamkan set data yang digunakan untuk latihan algoritma. Memandangkan selalunya terdapat perbezaan besar dalam teknik pengumpulan data dan format yang digunakan oleh institusi penyelidikan dan institusi perubatan yang berbeza, set data piawai khusus untuk melatih algoritma diagnostik glaukoma mesti diwujudkan

Untuk isu selain daripada penyeragaman data, satu lagi cabaran besar ialah Bagaimana untuk memastikan bahawa penyedia penjagaan kesihatan boleh menggunakan algoritma ini dengan mudah. Walaupun potensi besar untuk pengesanan glaukoma, algoritma itu sendiri selalunya rumit untuk digunakan dan digunakan dan tidak sesuai untuk semua profesional penjagaan kesihatan, terutamanya mereka yang berada di kawasan terpencil atau kurang mendapat perkhidmatan. Oleh itu, antara muka dan alatan yang mesra pengguna mesti dibangunkan untuk memastikan penyedia perkhidmatan penjagaan kesihatan dari latar belakang dan lokasi yang berbeza boleh menggunakan algoritma pembelajaran mendalam dengan berkesan untuk berjaya mengesan khalayak sasaran yang menghidap glaukoma

memberi pesakit masa depan yang cerah Masa depan

Glaukoma adalah penyakit penting yang menyebabkan buta dan hilang upaya di seluruh dunia. Kelazimannya akan terus meningkat pada tahun-tahun akan datang, dengan kesan besar ke atas sistem penjagaan kesihatan dan pesakit individu. Sejajar dengan itu, pembangunan dan pempopularan AI dan algoritma pembelajaran mendalam dalam bidang penjagaan perubatan dijangka dapat meningkatkan kecekapan diagnostik dan ketepatan pengesanan glaukoma. Algoritma ini boleh memberikan kesimpulan diagnostik yang lebih pantas dan lebih dipercayai, meningkatkan akses kepada sumber diagnostik dan rawatan untuk populasi yang kurang mendapat perkhidmatan, dan mengurangkan turun naik yang besar dalam keputusan diagnostik.

Sebelum algoritma pembelajaran mendalam boleh digunakan secara meluas dalam pengesanan glaukoma klinikal, kita perlu terlebih dahulu menyelesaikan satu siri cabaran dunia sebenar. Salah satu cabaran adalah memberi tumpuan kepada penyeragaman data dan satu lagi ialah meningkatkan kebolehcapaian perkhidmatan. Selagi kita dapat menangani cabaran ini dengan betul, algoritma pembelajaran mendalam dijangka akan digunakan secara meluas dan tepat dalam amalan klinikal, membuka jalan untuk pengesanan awal dan rawatan glaukoma

Atas ialah kandungan terperinci Diagnosis dipacu data menggunakan kaedah pembelajaran mendalam dalam pengesanan glaukoma. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!