Oftalmolojide AI ile Hastalık Taramasını Ölçeklendirme


Oftalmolojide AI ile Hastalık Taramasını Ölçeklendirme

Ürün lideri ve makine öğrenimi çözümleri mimarı Rinat Akhmetov tarafından, Provektus.

Yapay zekanın (AI) kullanımı tüm sektörlerde artıyor ve sağlık hizmetleri de bir istisna değil. Aslında yapay zeka, sektörde günlük olarak üretilen – elektronik sağlık kayıtları (EHR) ve klinik deneylerden hastalık kayıtları ve iddialara kadar – çok miktarda veri nedeniyle özellikle sağlık uygulamaları için çok uygundur.

Oftalmoloji, AI teknolojisinin uygulanmasının fazlasıyla haklı olduğu bir alandır. Daha hızlı ve daha doğru ölçekli göz taraması, ambliyopi, şaşılık, diyabetik retinopati, glokom, yaşa bağlı makula dejenerasyonu ve diğerleri gibi göz rahatsızlıklarının teşhis edilmesine ve önlenmesine yardımcı olabilir. AI, hasta teşhisini iyileştirme, tarama başına maliyeti azaltma ve göz taramasının kullanılabilirliğini herkese genişletme potansiyeline sahiptir.

Bu makale yapay zekanın oftalmolojide nasıl kullanılabileceğini araştırıyor. Yapay zekanın faydalarını ve zorluklarını ele alacağız, olası kullanım durumlarını ana hatlarıyla belirleyeceğiz ve yapay zekanın benimsenmesi için bir çerçeve sunacağız.

Oftalmoloji yapay zeka inovasyonuna hazır

Yapay zekanın oftalmolojide kullanılmaya başlamasının bir nedeni var.

A 2020 çalışması Körlüğün önde gelen nedenlerinden biri olan diyabetik retinopatiyi taramak için yapay zekanın kullanımını araştıran bir araştırma, yapay zekanın yaklaşık %95’lik bir doğruluk elde edebildiğini buldu; bu, uzman insan sınıflandırıcılarınkiyle karşılaştırılabilir. Başka bir çalışma körlüğün önde gelen nedenlerinden biri olan glokomu saptamak için yapay zekayı kullandı. AI sistemi, hastalığı tespit etmede %90’ın üzerinde bir doğruluk elde edebildi.

Bu çalışmalar, gerçek dünya verilerinin miktarının, her tür göz ekranında ve insan potansiyelini kat kat aşan bir hız ve ölçekte, hastalığı insanlar kadar iyi hatta insanlardan daha iyi tespit edebilen son derece doğru algoritmalar geliştirmek için yeterli olduğunu gösteriyor. .

göz önüne alındığında göz doktorları ve optometristlerin küresel sıkıntısıve teknolojinin yaygın olarak kullanılabilirliği (kullanıma hazır algoritmalardan bulut bilişime kadar), göz doktorlarının çalışmalarını artırmak için yapay zekayı tanıtmak mantıklı bir çözüm gibi görünüyor.

Avantajlara rağmen, AI bir zorluk olmaya devam ediyor

bu AI kullanmanın potansiyel faydaları oftalmolojide önemlidir. Gelişmiş doğruluk ve hastalık saptama ölçeği, hasta sonuçlarını iyileştiren daha erken tanı ve tedaviye yol açar. Otomatik hastalık taraması, göz doktorlarının diğer görevlere odaklanması için zaman kazandırır.

Bununla birlikte, AI kullanımıyla ilgili bazı zorluklar da vardır.

AI gerektirir yüksek kaliteli veri eğitim için. Veri hacmi genellikle sorun olmasa da, onu hazırlayacak doğru yeteneği bulmak sorun olabilir. Yalnızca profesyonel göz doktorları, üretimdeki gerçek dünya verileri üzerinde yüksek doğruluk sağlayacak şekilde eğitim verilerini etiketleme yetkisine sahiptir.

Yanlış pozitif veya yanlış negatif riskleri vardır. Bazı hastalıklara yanlış teşhis konulabilir, bazıları ise tamamen gözden kaçabilir. Bu nedenle, önceden hazırlanmış verilerin önemi, yapay zeka izleme ve yeniden eğitim için bir altyapı ve döngüdeki insan (HITL) Kullanıcı geri bildirimlerini işlemek için.

Neyse ki yapay zeka teknolojileri o kadar hızlı gelişiyor ki uygulayıcılar için AWS, Google veya Microsoft’un açık kaynaklı araçlarını ve bulut hizmetlerini kullanarak göz tarama uygulamalarını sıfırdan oluşturmak daha kolay hale geliyor.

Yapay zekanın oftalmolojide pratik uygulamaları

Oftalmolojide hastalık taraması için AI’nın kullanılabileceği birkaç yol vardır.

Bir örnek, gözün arkasının görüntüsünü yakalayan bir tıbbi görüntüleme türü olan fundus fotoğrafçılığıdır. Örneğin yapay zeka, diyabet riskini veya varlığını belirlemek için retina damar yapısını yakalamaya ve yorumlamaya yardımcı olabilir. Benzer şekilde yapay zeka, geniş ölçekte etkinleştirerek körlüğe ve görme kaybına neden olan patolojileri önceden tespit edebilir. doğumda fundus ve retina anormallikleri için tarama.

Başka bir örnek, Optik Koherens Tomografinin (OCT) kullanılmasıdır. Bu, retinanın resimlerini çekmek için ışık dalgalarını kullanan invaziv olmayan bir görüntüleme tekniğidir. Bu resimler, hastalıkla ilişkili herhangi bir anormallik belirtisini tespit etmek için AI tarafından işlenir ve analiz edilir.

AI, fotoğraf tarama uygulamalarını artırmak için de kullanılabilir. Çocukları Kontrol Et.

Oftalmolojide yapay zekanın benimsenmesi için paradigma

Yapay zekanın gücü, verilerdeki insanların tespit etmesi zor olabilecek kalıpları ve anormallikleri belirleme yeteneğinde yatmaktadır. Bu, AI’nın hastalık taraması için kullanıldığı – göz ekranlarının belirli bir göz durumunu gösterebilecek anormal kısımlarını tespit ettiği oftalmoloji alanında olduğu kadar hiçbir yerde daha belirgin değildir.

Bununla birlikte, oftalmolojide AI’nın etkili bir şekilde çalışması için belirli koşulların karşılanması gerekir.

  1. Herhangi bir hastalık tarama sistemi veya uygulamasında bir görüntü etiketleme bileşeni bulunmalıdır. AI, devam eden bir çalışmadır, yeni veriler üzerinde zaman içinde gelişen bir sistemdir ve kullanıcılar yeni ekranları etiketleyebilmeli ve daha önce çekilmiş düşük doğruluklu ekranları doğrulayabilmelidir.
  2. AI için uçtan uca altyapı modellerin oluşturulabilmesi, eğitilebilmesi, dağıtılabilmesi, izlenebilmesi, yeniden eğitilebilmesi ve ince ayarlanabilmesi için yerinde olması gerekir. Her türlü veri veya model kayması veya ön yargıizlenmeli ve döngüsel model güncellemeleriyle karşılanmalıdır.
  3. Çözümün bulutta yaşaması daha iyidir. Otomatik ölçeklenebilirlik, yüksek esneklik ve azaltılmış BT maliyetleri gibi avantajların gerçekleştirilmesine yardımcı olur. Aynı zamanda işbirliği verimliliği ve iş sürekliliği sağlar. Örneğin, Chicago’daki bir optometrist tarafından bir uygulama ile alınan bir göz ekranı, Los Angeles’taki yüksek eğitimli bir göz doktoru tarafından etiketlenebilir ve her ikisi de uygulamanın yapay zekasının geliştirilmesine katkıda bulunur.
  4. Doğru kullanıcı arayüzüne sahip olmak önemlidir. Göz taraması yapan doktorlar, tespit edilen anormalliklerin belirtilerini daha iyi anlamak için AI’nın neden belirli kararlar aldığını açıklayan bir bölüme erişebilmelidir. Etiketleyiciler mevcut ekranları sıralayabilmeli ve sisteme yeni ekranları işaretleyip besleyebilmelidir. Müşteri odaklı bir kullanıcı arabirimi, doktorların hiçbir patoloji belirtisi olmayan ekranları inceleyerek zaman harcamak zorunda kalmamalarını ve böylece yardıma ihtiyacı olan hastalara odaklanabilmelerini sağlar.

Çözüm

bu sağlık hizmetlerinde yapay zekanın potansiyeli çok büyük. Yapay zeka, idari görevleri kolaylaştırmaktan klinik karar verme için içgörüler sağlamaya kadar hasta sonuçlarını iyileştirmeye, bakım sunumunun üretkenliğini ve etkinliğini artırmaya ve daha geniş nüfus kategorilerinin sağlık hizmetlerine erişmesini kolaylaştırmaya yardımcı olabilir.

Oftalmolojide, yapay zeka destekli hastalık taraması gelecek. Yapay zeka, kalıp tanımlamayı otomatikleştirerek zamandan tasarruf ederken doğruluğu artırmaya yardımcı olabilir. Gelişme riski taşıyan veya halihazırda belirli bir hastalığı olan bireyleri, insan doktorlardan daha iyi veya daha iyi tanımlayabilir.

Bu tahmini 2050 yılına kadar 1,8 milyardan fazla insan bir tür görme bozukluğundan muzdarip olacak. Önlenebilir görme kaybı erken tespit edilip tedavi edilirse bu sayı büyük ölçüde azaltılabilir. İlerlemenin yolu, doktorların rutin işleri makineye bırakırken hasta bakımına odaklanmasını sağlamak için yapay zeka ile hastalık taramasını ölçeklendirmek.

Sağlık alanındaki işler

tarafından Scott Rupp Sağlık hizmetlerinde AI, Oftalmoloji, Provectus, Rinat Akhmetov




Kaynak : https://electronichealthreporter.com/scaling-disease-screening-in-ophthalmology-with-ai/

SMM Panel PDF Kitap indir