מומחי עיניים יכלו לראות בינה מלאכותית עוזרת באבחון קרטיטיס זיהומיות (IK), גורם מוביל לעיוורון קרנית ברחבי העולם, שכן מחקר חדש מגלה שמודלים של למידה עמוקה הראו רמות דומות של דיוק בזיהוי זיהום.
במחקר מטה-אנליזה שפורסם ב-eClinicalMedicine, ד"ר דארן טינג מאוניברסיטת ברמינגהם ערך סקירה עם צוות חוקרים עולמי שניתח 35 מחקרים שהשתמשו במודלים של למידה עמוקה (DL) לאבחון קרטיטיס זיהומיות.
מודלים של בינה מלאכותית במחקר התאימו לדיוק האבחוני של רופאי עיניים, והפגינו רגישות של 89.2% וסגוליות של 93.2%, בהשוואה לרגישות של 82.2% ו-89.6% ספציפיות של רופאי עיניים.
המודלים במחקר ניתחו למעלה מ-136,000 תמונות קרנית ביחד, והכותבים אומרים שהתוצאות מדגימות עוד יותר את השימוש הפוטנציאלי של בינה מלאכותית במסגרות קליניות.
המחקר שלנו מראה של-AI יש את הפוטנציאל לספק אבחונים מהירים ואמינים, שיכולים לחולל מהפכה באופן שבו אנו מנהלים זיהומים בקרנית ברחבי העולם. זה מבטיח במיוחד עבור אזורים שבהם הגישה לטיפול מומחים בעיניים מוגבלת, ויכול לעזור להפחית את נטל העיוורון הניתן למניעה ברחבי העולם".
ד"ר דארן טינג, מחבר בכיר של המחקר, עמית ברמינגהאם Health Partners (BHP) ורופא עיניים יועץ, אוניברסיטת ברמינגהם
מודלים של AI גם הוכיחו את עצמם כיעילים בהבחנה בין עיניים בריאות, קרניות נגועות והגורמים הבסיסיים השונים ל-IK, כגון זיהומים חיידקיים או פטרייתיים.
בעוד שתוצאות אלו מדגישות את הפוטנציאל של DL בתחום הבריאות, מחברי המחקר הדגישו את הצורך בנתונים מגוונים יותר ובאימות חיצוני נוסף כדי להגביר את המהימנות של מודלים אלה לשימוש קליני.
דלקת קרנית זיהומית, דלקת בקרנית, משפיעה על מיליונים, במיוחד במדינות בעלות הכנסה נמוכה ובינונית שבהן הגישה לטיפול מומחים בעיניים מוגבלת. ככל שטכנולוגיית AI ממשיכה לצמוח ולמלא תפקיד מרכזי ברפואה, היא עשויה להפוך בקרוב לכלי מפתח במניעת עיוורון קרנית ברחבי העולם.