צוות חוקרים מבית הספר לרפואה באוניברסיטת Keio, האוניברסיטה לרפואה של קיוטו ואוניברסיטת טייקיו, בשיתוף עם Atopiyo LLC, פיתח מודל חדשני של אינטליגנציה מלאכותית (AI) שיכול להעריך באופן אובייקטיבי את חומרת האקזמה באמצעות תמונות סמארטפון שהועלו על ידי חולים. הממצאים שלהם פורסמו לאחרונה ב אַלֶרגִיָהכתב העת הרשמי של האקדמיה האירופית לאלרגיה ואימונולוגיה קלינית.
דלקת דרמטיטיס אטופית (AD) היא מצב עור כרוני שכיח, המתלקח שוב ושוב ולעתים קרובות דורש התאמות ניטור וטיפול ארוכות טווח. בשנים האחרונות אפליקציות לסמארטפונים ופלטפורמות מדיה חברתית הקלו על המטופלים לעקוב אחר הסימפטומים שלהם, ללמוד על מצבם ולתעד שינויים לאורך זמן. עם זאת, תסמינים המדווחים על ידי מטופלים כמו גירוד או אובדן שינה לא תמיד מתיישרים עם חומרת המחלה הנראית. פער זה מדגיש את הצורך בכלי הערכה סטנדרטיים ואובייקטיביים יותר-ומדגיש את הפוטנציאל ההולך וגובר של סמנים ביולוגיים דיגיטליים למלא את התפקיד הזה.
כדי לטפל בכך, צוות המחקר מינוף נתונים מאטופיו, פלטפורמת המודעות הגדולה ביותר ביפן, בה למעלה מ- 28,000 משתמשים שיתפו יותר מ- 57,000 תמונות תסמינים והערות אישיות מאז 2018. מודל ה- AI שפותח במחקר זה משלב שלוש אלגוריתרים עיקריים: איתור חלקים בגוף, גילוי נגעי אקזמה, וניקוד חומרה באמצעות שלושת חומרת פריטים (טייסות).
באמצעות מערך אימונים של 880 תמונות עם ציוני גירוד שדיווחו על עצמם, מודל AI הדגים דיוק אבחוני גבוה. במחקר אימות המשתמש ב -220 תמונות מבחן, ה- TIS מבוסס AI (AI-TIS) הראה מתאם חזק עם ציוני TIS מוערכים על ידי דרמטולוג (r = 0.73, p <0.001) ומתאם משמעותי עם ציוני Scorad אובייקטיביים (r = 0.53, p = 0.04).
חולים רבים עם אקזמה נאבקים להעריך את חומרת המחלה שלהם בעצמם. מודל ה- AI שלנו מאפשר מעקב אובייקטיבי בזמן אמת באמצעות רק סמארטפון, העצמת חולים ושיפור הניהול של מחלות. "
ד"ר קטייה אדאצ'י, המחבר המקביל של המחקר
מעניין לציין כי המחקר מצא כי ציוני החומרה הנגזרים מ- AI מתואמים רק בצורה חלשה עם ציוני גירוד שדיווחו על עצמם, והדגישו את אי ההתאמה בין תסמינים נתפסים לדלקת ניתנת לצפייה. זה תומך בצורך ההולך וגובר בסמנים ביולוגיים דיגיטליים שיכולים לשפר את הדיוק בטיפול דרמטולוגי.
החוקרים שואפים להרחיב את תועלת הדגם על ידי שילוב סוגי עור רחבים יותר, טווחי גיל ושילוב תכונות קליניות נוספות ממערכות ניקוד כמו Scorad ו- Easi. עבודה זו סוללת את הדרך לפתרונות טלדרמטולוגיה מונעים AI התומכים בחולים ובקלינאים כאחד במסגרות בעולם האמיתי.
