Видя волшебство применения искусственного интеллекта в офтальмологии

К настоящему времени мы все знаем, что искусственный интеллект (ИИ) — это отрасль информатики, которая занимается созданием компьютерных систем и программного обеспечения, которые могут выполнять такие задачи, как решение проблем, обучение, рассуждение, понимание естественного языка и восприятие окружающей среды. Целью искусственного интеллекта является разработка систем, которые могут имитировать и воспроизводить различные аспекты человеческого интеллекта или когнитивных функций и тем самым автоматизировать и совершенствовать процессы, делать прогнозы, помогать в принятии решений, а также повышать эффективность и возможности систем и устройств.

Если ИИ затрагивает все в современной жизни, то он не может обойти медицину, не так ли?

Существуют определенные аспекты искусственного интеллекта, которые делают его особенно полезным в медицине. Например, ИИ может анализировать данные датчиков и прогнозировать, когда оборудование или техника потребует обслуживания, сокращая время простоя. Как вы можете себе представить, это будет чрезвычайно полезно в больницах и клиниках, особенно в процедурах и диагностике, где мы постоянно используем ту или иную технику для лечения пациентов. Кроме того, искусственный интеллект можно использовать вместе с машинным обучением для анализа и интерпретации изображений и видео, что делает его полезным при чтении и интерпретации результатов сканирования и других диагностических данных на основе данных, которые мы ему уже предоставили. Робототехника уже используется в точной хирургии, обеспечивая хорошие результаты и более быстрые периоды восстановления. ИИ используется в торговле для адаптации рекомендаций в социальных сетях, и еще предстоит выяснить, может ли это приложение помочь и в уходе за пациентами. 

Но основной вопрос, который мы должны задать в медицине: может ли компьютер работать лучше, чем человеческий мозг? Тогда ответ — да, особенно в области офтальмологии.

Возможное использование

ИИ добился значительных успехов в области офтальмологии, предлагая ряд потенциальных приложений, которые могут улучшить уход за пациентами и повысить эффективность диагностики и лечения заболеваний глаз. Фактически, мы являемся одними из первых, кто внедрил ИИ в здравоохранении, и вот некоторые из ключевых применений:

Диагностика заболеваний сетчатки. Алгоритмы искусственного интеллекта могут анализировать изображения сетчатки, такие как фотографии глазного дна и снимки оптической когерентной томографии (ОКТ), для выявления и классификации различных заболеваний сетчатки, включая диабетическую ретинопатию, возрастную дегенерацию желтого пятна (ВМД) и глаукому. Эти системы искусственного интеллекта могут помочь выявлять заболевания на ранней стадии, позволяя своевременно лечить и снижать риск потери зрения.

Автоматизированный скрининг: программы скрининга на базе искусственного интеллекта могут помочь в раннем выявлении глазных заболеваний путем анализа больших наборов данных изображений сетчатки. Это может быть особенно полезно в регионах с ограниченным доступом к офтальмологам и в мобильных медицинских лагерях.

Диагностика и лечение глаукомы. ИИ может помочь в мониторинге прогрессирования глаукомы путем анализа тестов поля зрения и ОКТ-сканирований. Это помогает офтальмологам принимать более обоснованные решения о лечении и ведении пациентов с глаукомой.

Индивидуальные планы лечения. ИИ может рекомендовать персонализированные планы лечения для пациентов с такими заболеваниями, как AMD. Анализируя данные пациентов и клиническую информацию, ИИ может помочь адаптировать стратегии лечения для достижения максимальной эффективности. Уже сейчас ИИ регулярно используется офтальмологами при хирургической помощи. Во время операций на глазах искусственный интеллект может предоставлять хирургам рекомендации в режиме реального времени, отслеживая движения глаз, повышая точность и снижая риск осложнений. ИИ также используется для диагностики и определения стадий ретинопатии недоношенных (РН) – слепого заболевания, поражающего недоношенных детей и детей с низкой массой тела при рождении, а также в телемедицине.

Открытие новых лекарств

Помимо этих обычных областей, ИИ также используется для открытия новых лекарств от офтальмологических заболеваний путем анализа обширных наборов данных для определения потенциальных терапевтических целей и соединений, а также для прогнозирования того, могут ли у людей развиться глазные заболевания, на основе их медицинских записей, факторов образа жизни и генетических данных. . Это может помочь в раннем вмешательстве и профилактическом уходе. Помимо этого, широко известно применение искусственного интеллекта для управления и анализа электронных медицинских записей и обеспечения их безопасности. В последнее время ИИ используется в офтальмологических исследованиях для моделирования путей развития заболеваний, что ускоряет разработку новых методов лечения и технологий.

Однако нам предстоит проделать огромную работу, прежде чем ИИ сможет выйти на свободу. В офтальмологии, как, возможно, и в любой другой важной области, внедрение ИИ предполагает систематическую процедуру, включающую сбор данных, предварительную обработку, разработку моделей, проверку и развертывание. Поскольку то, что мы вводим в программное обеспечение для получения выходных данных, важно убедиться, что эти данные точны. Итак, первым шагом является сбор большого и разнообразного набора данных соответствующих офтальмологических изображений и записей пациентов. Эти наборы данных могут включать фотографии глазного дна, ОКТ-сканы, тесты поля зрения и другие типы данных, связанных с глазами. Данные надлежащим образом обезличиваются и анонимизируются для обеспечения конфиденциальности пациентов.

После этого нам необходимо «очистить» данные от артефактов, некачественных изображений и другой ненужной информации. Он стандартизирован и нормализован для обеспечения единообразия формата, разрешения и цвета. Затем он аннотируется и маркируется соответствующей информацией (например, диагнозом заболевания, уровнями тяжести, демографическими данными пациента). Данные необходимо разделить на три подмножества: данные обучения, проверки и тестирования. Обычно разделение составляет 70 % на обучение, 15 % на проверку и 15 % на тестирование. Набор обучающих данных используется для обучения модели ИИ, набор проверочных данных используется для точной настройки модели и оптимизации гиперпараметров, а набор тестовых данных используется для оценки производительности модели.

Извлечение признаков

Нам также необходимо извлечь соответствующие функции из изображений или данных. Для офтальмологических изображений это может включать обнаружение кровеносных сосудов, дисков зрительных нервов или поражений. Извлечение признаков особенно важно для традиционных подходов машинного обучения. После этого пришло время сосредоточиться на разработке модели. Сверточные нейронные сети (>) обычно используются для офтальмологических приложений на основе изображений. Модель необходимо научить распознавать закономерности и делать прогнозы на основе предоставленных данных. Он настраивается с использованием набора проверочных данных, а параметры корректируются по мере необходимости, пока он не достигнет приемлемого уровня производительности.

Затем мы должны оценить производительность модели, используя набор тестовых данных. Общие показатели оценки включают точность, чувствительность, специфичность и площадь под кривой рабочей характеристики приемника. Только когда модель ИИ продемонстрирует достаточную точность и надежность, ее можно будет интегрировать в клиническую практику. После развертывания важно продолжать следить за производительностью системы искусственного интеллекта, особенно в реальных клинических условиях.

Что касается разрешений, также важно обеспечить, чтобы разработанная нами система искусственного интеллекта соответствовала нормативным требованиям и получила необходимые разрешения, необходимые для работы в регионе. (например, одобрение FDA в США).Мы также советуем постоянно сотрудничать с другими офтальмологами, чтобы гарантировать, что ИИ идет по правильному пути и соответствует тенденциям развития.

Умные очки для зрения

Инновация, которая принесла реальную пользу людям с нарушениями зрения, — это умные очки. Эти очки сочетают в себе аппаратное, программное обеспечение и искусственный интеллект (ИИ), обеспечивающие ряд функций, направленных на улучшение визуального восприятия для людей с проблемами зрения. Умные очки оснащены камерами и датчиками для захвата окружения пользователя. Передовые алгоритмы распознавания изображений и искусственный интеллект используются для идентификации и описания объектов, текста, людей и многого другого в поле зрения пользователя. Эта информация затем передается пользователю, часто посредством звуковой обратной связи. Умные очки также могут преобразовывать печатный текст в слышимую речь, позволяя пользователям «читать» вывески, документы, этикетки и другой текстовый контент. Это помогает людям ориентироваться и понимать окружающую среду. Очки могут предлагать указания в режиме реального времени, направляя пользователей через внутренние и внешние пространства с помощью GPS и картографических данных.

Хотя мы перечислили многочисленные преимущества использования систем искусственного интеллекта, это будет половина работы, если мы не признаем некоторые болевые точки. Например, системы искусственного интеллекта во многом зависят от высококачественных, разнообразных и объективных наборов данных. Если данные обучения ошибочны, предвзяты или нерепрезентативны, это может привести к неточным или предвзятым прогнозам ИИ. Естественно, как только технология становится цифровой, возникают нормативные и этические проблемы, связанные с вопросами конфиденциальности данных, информированного согласия и доверия пациентов. Модели ИИ нуждаются в тщательной проверке в реальных клинических условиях и, если их регулярно не обновлять новыми наборами данных, могут устареть. Кроме того, определение ответственности в случае ошибок, допущенных ИИ в здравоохранении, может быть юридически сложным. Затраты на внедрение ИИ в здравоохранении непомерно высоки, и не каждое учреждение может себе это позволить.

Но это конечный результат: даже если врачи используют ИИ в качестве ценного инструмента для офтальмологии, помогающего в раннем выявлении, диагностике и лечении заболеваний, что в конечном итоге приводит к улучшению здоровья глаз и качества жизни пациентов, ИИ должен просто дополнять, а не замените людей-клиницистов. Офтальмологи должны уметь интерпретировать рекомендации, генерируемые ИИ, и сохранять клиническое суждение.

(Доктор Мохан Раджан является председателем и медицинским директором Rajan Eye Care.[email protected])