בינה מלאכותית ממלאת תפקיד חיוני יותר ויותר ברפואה המודרנית, במיוחד בפרשנות תמונות רפואיות כדי לעזור לקלינאים להעריך את חומרת המחלה, להנחות החלטות טיפול ולפקח על התקדמות המחלה. למרות ההתקדמות הללו, מרבית דגמי ה- AI הנוכחיים מבוססים על מערכי נתונים סטטיים, ומגבילים את יכולת ההסתגלות שלהם ואת פוטנציאל האבחון בזמן אמת.
כדי לטפל בפער זה, חוקרים מאוניברסיטת אטלנטיק פלורידה ומשתפי פעולה, פיתחו מודל למידה עמוק של הוכחת מושג חדש, הממנף נתונים בזמן אמת כדי לסייע באבחון ניסטגמוס-תנאי המאופיין בתנועות עיניים קצביות בלתי רצוניות המקושרות לעתים קרובות להפרעות מוזהרות או נוירולוגיות.
כלי אבחון סטנדרטיים זהב כמו וידאו-סטגמוגרפיה (VNG) ואלקטרוניסטגמוגרפיה שימשו לאיתור Nystagmus. עם זאת, שיטות אלה מגיעות עם חסרונות בולטים: עלויות גבוהות (עם ציוד VNG לעיתים קרובות עולה על 100,000 $), הגדרות מגושמות ואי נוחות לחולים במהלך הבדיקה. המערכת המונעת על ידי AI של FAU מציעה אלטרנטיבה חסכונית וידידותית למטופלים, לסינון מהיר ואמין להפרעות איזון ותנועות עיניים לא תקינות.
הפלטפורמה מאפשרת למטופלים לרשום את תנועות העיניים שלהם באמצעות סמארטפון, להעלות היטב את הווידיאו למערכת מבוססת ענן ולקבל ניתוח אבחון מרחוק ממומחי Vestibular and Balance-והכל מבלי לעזוב את ביתם.
בלב חידוש זה נמצאת מסגרת למידה עמוקה המשתמשת במעקב אחר ציון דרך בפנים בזמן אמת כדי לנתח תנועות עיניים. מערכת ה- AI ממפה אוטומטית 468 ציוני דרך בפנים ומעריכה את מהירות שלב איטי-מדד מפתח לזיהוי עוצמת ניסטגמוס, משך זמן וכיוון. לאחר מכן הוא מייצר גרפים ודיווחים אינטואיטיביים שיכולים להתפרש בקלות על ידי אודיולוגים וקלינאים אחרים במהלך התייעצויות וירטואליות.
תוצאות מחקר הפיילוט שכלל 20 משתתפים, שפורסמו בקורוס (חלק מהספרינגר טבע), הראו כי הערכות מערכת AI שיקפו מקרוב את אלה שהושגו באמצעות מכשירים רפואיים מסורתיים. הצלחה מוקדמת זו מדגישה את דיוקו של המודל ואת הפוטנציאל לאמינות קלינית, אפילו בשלביו הראשונים.
מודל ה- AI שלנו מציע כלי מבטיח שיכול להשלים חלקית – או, במקרים מסוימים, להחליף – שיטות אבחון קונבנציונאליות, במיוחד בסביבות בריאות הטל -בריאות בהן הגישה לטיפול מיוחד מוגבלת. על ידי שילוב של למידה עמוקה, מחשוב ענן וטלרפואה, אנו הופכים את האבחנה לגמישה יותר, סבירה ונגישה-במיוחד עבור קהילות כפריות ומרוחקות בעלות הכנסה נמוכה. "
עלי דנש, דוקטורט, החוקר הראשי של המחקר, סופר בכיר, פרופסור במחלקה למדעי התקשורת והפרעות במכללה לחינוך של FAU ופרופסור למדע ביו -רפואי בתוך המכללה לרפואה של צ'ארלס א. שמידט של פאו.
הצוות אימן את האלגוריתם שלהם בלמעלה מ- 15,000 מסגרות וידאו, תוך שימוש בפיצול של 70:20:10 מובנה לאימונים, בדיקה ואימות. גישה קפדנית זו הבטיחה את החוסן ואת יכולת ההסתגלות של המודל בין אוכלוסיות חולים מגוונות. ה- AI מעסיק גם סינון נבון כדי לחסל חפצים כמו מצמוץ עיניים, ומבטיח קריאות מדויקות ועקבית.
מעבר לאבחון, המערכת נועדה לייעל את זרימות העבודה הקליניות. רופאים ואודיולוגים יכולים לגשת לדיווחים שנוצרו על ידי AI באמצעות פלטפורמות Telehealth, להשוות אותם לרשומות הבריאות האלקטרוניות של המטופלים ולפתח תוכניות טיפול בהתאמה אישית. מטופלים, בתורם, נהנים מנסיעות מופחתות, עלויות נמוכות יותר והנוחות בביצוע הערכות מעקב על ידי פשוט העלאת סרטונים חדשים מהבית-מה שמאפשר לקלינאים לעקוב אחר התקדמות הפרעות לאורך זמן.
במקביל, חוקרי FAU מתנסים גם באוזניות לבישות מצוידות ביכולות למידה עמוקות לגילוי ניסטגמוס בזמן אמת. בדיקות מוקדמות בסביבות מבוקרות הראו הבטחה, אם כי עדיין יש צורך בשיפורים כדי להתמודד עם אתגרים כמו רעש חיישנים ושונות בקרב משתמשים בודדים.
"אף על פי שעדיין בשלבים המוקדמים שלה, הטכנולוגיה שלנו מחזיקה בפוטנציאל להפוך את הטיפול בחולים עם הפרעות ווסטיבולריות ונוירולוגיות", אמר הרשל סנגבי, דוקטורט, סופר ראשון, בוגר הנדסת חשמל ומדעי המחשב של FAU, ועמית פוסט -דוקטורט במכללה לרפואה ובמכללה לעסקים. "עם יכולתה לספק ניתוח לא פולשני בזמן אמת, ניתן לפרוס את הפלטפורמה שלנו באופן נרחב-במרפאות, חדרי מיון, מרכזי אודיולוגיה ואפילו בבית."
סנגבי עבד בשיתוף פעולה הדוק עם המנטורים והמחברים המשותפים שלו בפרויקט זה, כולל אבהיג'יט ס. פנדיה, דוקטורט, המחלקה להנדסת חשמל ומדעי המחשב ומחלקה להנדסה ביו-רפואית, וב. סו גרייבס, אד.
יוזמה בין תחומית זו כוללת משתפי פעולה מהמכללה לעסקים של FAU, המכללה לרפואה, המכללה להנדסה ומדעי המחשב, המכללה למדעים, ושותפים ממחקר מתקדם, מכון מרקוס מדעי המוח – חלק מהבריאות הבפטיסטית – בבית החולים האזורי בוקה רטון, לומה לינדה, מרכז הרפואי באוניברסיטת ברוארד צפון. יחד הם פועלים לשיפור דיוק המודל, להרחיב את הבדיקה בקרב אוכלוסיות חולים מגוונות ומעבר לאישור ה- FDA לאימוץ קליני רחב יותר.
"ככל שהטלפואה הופכת לחלק בלתי נפרד יותר ויותר מהלידה בתחום הבריאות, כלי אבחון המונעים על ידי AI כמו זה עומדים לשפר את הגילוי המוקדם, לייעל הפניות מומחים ולהקטין את הנטל על נותני שירותי הבריאות", אמר דנש. "בסופו של דבר, חידוש זה מבטיח תוצאות טובות יותר עבור חולים – ללא קשר למקום בו הם גרים."
יחד עם פנדיה וקברים, מחברי המחקר הם ג'ילן מוקסאם, Advanced Research LLC; Sandeep K. Reddy, Ph.D., המכללה להנדסה ומדעי המחשב; גורנור ס. גיל, המכללה לרפואה FAU; Sajeel A. Chowdhary, MD, מכון Marcus Neuroscience – חלק מבריאות הבפטיסט – בבית החולים האזורי בוקה רטון; Kakarla Chalam, MD, Ph.D., אוניברסיטת לומה לינדה; ושילש גופטה, MD, Broward Health North.
