Search
סוד יעילות הלמידה של המוח האנושי נחשף

בינה מלאכותית מחוללת מהפכה ברפואת העיניים עם אוקולומיקה להערכת סיכון קרדיווסקולרי

נייר עמדה לאחרונה ב- אסיה-פסיפיק כתב עת לרפואת עיניים בוחן את הפוטנציאל הטרנספורמטיבי של בינה מלאכותית (AI) ברפואת עיניים. בהובלת לאמה אל-אסוואד, פרופסור לרפואת עיניים ואיירין היינץ גיבן וג'ון לה פורט גיבן פרופסור מחקר לרפואת עיניים II, ממכון Scheie Eye, העבודה מייצגת שיתוף פעולה בין חוקרים מ-Penn Engineering, Penn Medicine, University of Michigan Kellogg. מרכז העיניים, בית החולים סנט ג'ון לעיניים בירושלים, והמכללה הלאומית לרפואה של האוניברסיטה גיונגסאנג בקוריאה.

עם צילום פונדוס המאפשר הדמיה של הרשתית בחלק האחורי של העין, הפוטנציאל של AI באספקת סמנים ביולוגיים למחלות מערכתיות הופך למציאות. כאשר תמונות קרקעית הקרקע הן בכמות ואיכות מספקת, ניתן לאמן מערכות בינה מלאכותית לזהות רמות גבוהות של HbA1c -; סמן חשוב לרמות סוכר גבוהות בדם המתקבל באופן מסורתי עם הוצאת דם, מה שמעיד על סיכון מוגבר לסוכרת ולמחלות לב וכלי דם. תהליך זה ממנף את התחום המתפתח של oculomics, החוקר סמנים ביולוגיים של עיניים כדי לקבל תובנות לגבי בריאות מערכתית.

בכתב היד שלהם, שכותרתו "פיתוח אינטליגנציה מלאכותית של Oculomics עבור גורמי סיכון קרדיווסקולריים: מחקר מקרה ב- Fundus Oculomics להערכת HbA1c ושיקולים רלוונטיים קלינית לרופאים", צוות רב-מוסדי זה בוחן את הפוטנציאל של oculomics ומדגיש נושאים רלוונטיים לקלינאים שקול כשאנו עוברים לעידן שבו לבינה מלאכותית יש פוטנציאל לשפר את הבריאות המערכתית באמצעות טיפול בעיניים.

הדיון שלהם נתמך על ידי תוצאות מחקר ראשוניות ממחקר פיילוט שאימן מודלים של בינה מלאכותית לחזות רמות HbA1c בהתבסס על תמונות פונדוס. מחקר זה העריך גורמים שונים -; כגון גודל וארכיטקטורת מודל AI, נוכחות של סוכרת ודמוגרפיה של חולים (גיל ומין) -; והשפעתם על ביצועי AI.

אחת מהתצפיות במחקר הייתה שדגימות אימון מוטות עבור מודל אוקולומי, כגון מאגר של חולים מבוגרים בעיקר, עלולים לפגוע בביצועי המודל. תוצאות המקרה מדגישות את החשיבות של פיתוח מודלים אמינים של AI להערכת גורמי סיכון קרדיווסקולריים תוך התייחסות לאתגרים ולבעיות שיש להתגבר עליהם לפני אימוץ קליני, כמו גם קידום טכנולוגיית אוקולומיקה אמינה.

על ידי מינוף AI לניתוח תמונות רשתית להערכת סיכון קרדיווסקולרי, אנו שואפים לגשר על פער מכריע בזיהוי מוקדם של מחלות. שיטה זו לא רק משפרת את היכולת שלנו לזהות אנשים בסיכון, אלא גם טומנת בחובה הבטחה לשינוי האופן בו אנו מנהלים מצבים כרוניים כמו סוכרת. על ידי התמקדות ביישומים מעשיים של טכנולוגיה זו, אנו מתקדמים לעבר פתרונות בריאות מותאמים אישית ומונעים יותר".

לאמה אל-אסווד, פרופסור לרפואת עיניים ואיירין היינץ גיבן וג'ון לה פורט גיוון פרופסור מחקר לרפואת עיניים II, ממכון העין שיי

"למרות שההתקדמות הללו טומנת בחובה הבטחה, יש גם חשיבות עליונה עבור קלינאים וחוקרים לפתח ולהשתמש בטכניקות אלה בצורה אחראית, שכן הדבר יועיל ביותר לטיפול בחולים בסופו של דבר", מוסיף קוק ג'ין ג'אנג, חוקר פוסט-דוקטורט ב- המרכז לחקר פן בהנדסת מחשוב משובץ והנדסת מערכות משולבות (PRECISE) באוניברסיטת פנסילבניה.

"שיתוף הפעולה שלנו משמש להבנה נוספת כיצד אנו יכולים למנף באופן אחראי את הטכנולוגיה המהפכנית הזו כדי להועיל למטופלים בעתיד. זוהי עדות להתקדמות השיתופית שנוצרה כאשר שירותי בריאות והנדסה מתאחדים כדי לעבוד לקראת AI אחראי לטיפול בחולים", אומר ג'ושוע אונג , רופא תושב באוניברסיטת מישיגן ובחברת PRECISE Center. "אני אסיר תודה לצוות הרב-תחומי שלנו שהתכנס כדי להביא את המאמר והנושא הזה לקדמת הבמה."

"שיתוף הפעולה הזה משקף מחויבות עמוקה לקידום שירותי הבריאות באמצעות יישומי AI חדשניים", מוסיפה מנהלת מרכז PRECISE, אינספ לי, ססיליה פיטלר מור פרופסור למדעי המחשב והמידע בפן הנדסה. "על ידי שילוב המומחיות שלנו, אנו סוללים את הדרך לשיפורים משמעותיים בטיפול בחולים וניהול כולל של אתגרי בריאות ארוכי טווח".

דילוג לתוכן