החוקרים השתמשו בהצלחה בבינה מלאכותית (AI) כדי לחזות אילו מטופלים זקוקים לטיפול כדי לייצב את הקרניות שלהם ולשמור על ראייתם, במחקר שהוצג היום (יום ראשון) ב- 43RD הקונגרס של החברה האירופית לקטרקט ומנתחי שבירה (ESCR).
המחקר התמקד באנשים עם קרטוקונוס, ליקוי ראייה המתפתח בדרך כלל בקרב בני נוער ובמבוגרים צעירים ונוטה להחמיר לבגרות. זה משפיע על עד 1 מכל 350 אנשים. במקרים מסוימים, ניתן לנהל את המצב באמצעות עדשות מגע, אך באחרים הוא מתדרדר במהירות ואם הוא לא מטופל, המטופלים עשויים להזדקק להשתלת קרנית. נכון לעכשיו הדרך היחידה לדעת מי זקוק לטיפול היא לפקח על חולים לאורך זמן.
החוקרים השתמשו ב- AI כדי להעריך תמונות של עיני המטופלים, בשילוב עם נתונים אחרים, וכדי לחזות בהצלחה אילו מטופלים זקוקים לטיפול מהיר ואילו יכול להמשיך עם ניטור.
המחקר היה על ידי ד"ר שאפי באלאל ועמיתיו בבית החולים Moorfields Eye Hospital NHS Foundation Trust, London ו- University College London (UCL), בריטניה. הוא אמר: "אצל אנשים עם קרטוקונוס, הקרנית-החלון הקדמי של העין-מתפיחות כלפי חוץ. קרטוקונוס גורם ליקוי ראייה בקרב חולים צעירים בגיל העבודה וזו הסיבה השכיחה ביותר להשתלת קרנית בעולם המערבי.
"טיפול יחיד שנקרא 'קישור צולב' יכול לעצור את התקדמות המחלה. כאשר מתבצע לפני התפתחות הצטלקות קבועה, קישור צולב לעתים קרובות מונע את הצורך בהשתלת קרנית. עם זאת, רופאים אינם יכולים לחזות כרגע אילו מטופלים יתקדמו וידרוש טיפול, ואשר יישארו יציבה עם התקדמות.
המחקר כלל קבוצה של חולים שהופנו ל- Moorfields Hospital Hospital Foundation Foundation Trust לצורך הערכת ומעקב של קרטוקונוס, כולל סריקת חזית העין עם טומוגרפיה של קוהרנטיות אופטית (OCT) לבחינת צורתו. החוקרים השתמשו ב- AI כדי לחקור 36,673 תמונות אוקטובר של 6,684 חולים שונים יחד עם נתוני מטופלים אחרים.
אלגוריתם ה- AI יכול לחזות במדויק אם מצבו של המטופל יתדרדר או יישאר יציב באמצעות תמונות ונתונים מהביקור הראשון בלבד. באמצעות AI, החוקרים יכלו למיין שני שלישים מהמטופלים לקבוצה בסיכון נמוך, שלא הייתה זקוקה לטיפול, והשלישית האחרת לקבוצה בסיכון גבוה, שנזקקה לטיפול מקשר צולב מהיר. כאשר נכלל מידע מביקור שני בבית חולים, האלגוריתם יכול היה לסווג בהצלחה עד 90% מהמטופלים.
טיפול בקישור בין צולב משתמש באור אולטרה סגול ויטמין B2 (ריבופלבין) יורד כדי להקשיח את הקרנית, והוא מצליח ביותר מ- 95% מהמקרים.
המחקר שלנו מראה כי אנו יכולים להשתמש ב- AI כדי לחזות אילו מטופלים זקוקים לטיפול ואילו יכול להמשיך במעקב. זהו המחקר הראשון מסוגו שקיבל רמת דיוק זו בחיזוי הסיכון להתקדמות קרטוקונוס משילוב של סריקות ונתוני מטופלים, והוא משתמש בקבוצה גדולה של חולים המנוטרים במשך שנתיים או יותר. למרות שמחקר זה מוגבל לשימוש במכשיר OCT ספציפי אחד, ניתן ליישם את שיטות המחקר ואלגוריתם ה- AI על מכשירים אחרים. האלגוריתם יעבור כעת בדיקות בטיחות נוספות לפני שהוא יפרוס במסגרת הקלינית.
התוצאות שלנו יכולות להיות שחולים עם קרטוקונוס בסיכון גבוה יוכלו לקבל טיפול מונע לפני שמצבם יתקדם. זה ימנע אובדן ראייה ויימנע מהצורך בניתוח השתלת קרנית עם הסיבוכים הנלווים אליו ונטל ההחלמה. חולים בסיכון נמוך ימנעו מעקב תכוף מיותר, תוך שחרור משאבי בריאות. המיון האפקטיבי של החולים על ידי האלגוריתם יאפשר להפנות מומחים לאזורים עם הצורך הגדול ביותר. "
ד"ר שאפי בלול, קרן NHS של בית חולים לעין מורפילדס
החוקרים מפתחים כעת אלגוריתם AI חזק יותר, שהוכשר על מיליוני סריקות עיניים, שניתן להתאים אותו למשימות ספציפיות, כולל חיזוי התקדמות קרטוקונוס, אך גם משימות אחרות כמו גילוי דלקות עיניים ומחלות עיניים בירושה.
ד"ר חוסה לואיס גואל, נאמן ESCRS וראש מחלקת הניתוח לקרנית, קטרקט וניתוחי שבירה במכון המוסד דה מיקרוצירוגיה, ברצלונה, ספרד, שלא הייתה מעורבת במחקר, אמר: "קרטוקונוס הוא למרבה המנהלים, אך לדעת מי נדרש למטופלים, וניתן להוביל למצב של מעלות, עם הובלה, עם הובלה, עם הובלה, עם הובלה, עם הובלה, עם הובלה, עם הובלה, זה לנהל, לנהל את המועדים רבים. ניתוח השתלת פולשנית או השתלה.
"מחקר זה מציע כי אנו יכולים להשתמש ב- AI כדי לעזור לחזות מי יתקדם, אפילו מההתייעצות השגרתית הראשונה שלהם, כלומר נוכל לטפל בחולים מוקדם לפני התקדמות ושינויים משניים. באותה מידה נוכל להפחית מעקב מיותר של חולים שמצבו יציב. אם היא מדגימה בעקביות את יעילותה, טכנולוגיה זו תמנע בסופו של דבר את אובדן הראייה ואסטרטגיות ניהול קשות יותר, בחולים צעירים."
