2024. 10. 07. - 08:45
Rövidlátókon segíthet a neurális mesterséges intelligencia
A neurális mesterséges intelligencia segítségével a rövidlátás is javítható – a kutatók rámutattak a megoldásra, mellyel az emberek tisztábban láthatnak.
A kutatók neurális mesterséges intelligencia bevetésével segíthetnek a rövidlátóknak tisztábban látni.
A rövidlátás egyre gyakoribb, különösen a gyermekek körében. Szakértők szerint 2050-re a rövidlátás a világ népességének körülbelül 50 százalékát érinti majd. A kutatók úgy vélik, ezért részben az úgynevezett „munkaközeli helyzet” növekedése okolható – vagyis, közeli tárgyakkal, például telefonokkal és képernyőkkel érintkezünk.
Sokak esetében a távoli tárgyak megfelelő látása szemüveggel vagy kontaktlencsével könnyen kezelhető probléma, mások számára azonban ez egy sokkal súlyosabb állapot, úgynevezett myopic maculopathia (rövidlátó makulopátia) alakul ki.
Egy kutatócsoport az Arizonai Állami Egyetem Számítástechnikai és Kiterjesztett Intelligenciájának Iskolájában olyan új diagnosztikai eszközöket fejleszt, amelyek a mesterséges intelligencia (MI) erejét használják fel a betegség hatékonyabb szűrésére.
A rövidlátó makulopátia akkor fordul elő, amikor a szem azon része, amely segít éles részletekben egyenesen előre látni, megnyúlik és megsérül. Idővel a szem alakja megnyúlik – inkább futball labdára hasonlít, mint gömbre. Amikor ez megtörténik, a látás torzul. Olvasd el: Megleli a betegséggel kapcsolatos géneket a mesterséges intelligencia
Rövidlátókon segíthet a neurális mesterséges intelligencia
Ez az állapot a súlyos látásvesztés vagy vakság vezető oka. 2015-ben a myopic maculopathia 10 millió embernél okozott látáskárosodást. Amennyiben a dolgok nem változnak, 2050-re több mint 55 millió ember esetében várható látásvesztés, s világszerte körülbelül 18 millió ember lesz vak a betegség miatt.
Mivel a myopic maculopathia visszafordíthatatlan, a szakértők korán be szeretnének avatkozni.
Jelenleg speciális kontaktlencséket vagy szemcseppeket írhatnak fel a szemészek, amelyek lassítják a betegség progresszióját.
Retinaképek számítógépes szűrőrendszerrel
Yalin Wang, a Fulton Schools számítástechnikai és mérnöki professzora szerint azonban fontos megoldásokat kínálhatnak a technológiai innovációk.
„A mesterséges intelligencia olyan forradalmat indít be, amely a globális tudást felhasználva javítja a diagnózis pontosságát, különösen a betegség legkorábbi szakaszában. Ezek az előrelépések csökkentik az orvosi költségeket és javítják az egész társadalmak életminőségét” – emelte ki.
Erre az igényre reagálva a Medical Image Computing and Computer Assisted Intervention (MICCAI) 2023-ban kihívást jelentett be: az orvosbiológiai kutatás innovációját előmozdító szakmai szervezet arra kérte a szakértőket, fejlesszék a retinaképek számítógépes szűrőrendszereit.
Jelenleg a myopiás maculopathiát optikai koherencia-tomográfiás vizsgálatokkal diagnosztizálják, amelyek visszavert fényt használnak a szem hátsó részének képeinek létrehozásához. Ezeket a vizsgálatokat azután gyakran manuálisan ellenőrzi egy szemész, ami időigényes folyamat, amely speciális tapasztalatot igényelhet.
Wang és csapata volt a MICCAI kihívás egyik nyertese, eredményeiket a Geometry Systems Laboratory szaklapban tették közzé.
A tanulmány első részében Wang és csapata a rövidlátó makulopátia osztályozásával foglalkozott. A betegséget öt osztályba soroljűk, ezek írják le a súlyosságát. A megfelelő szint meghatározása segít a szemészeknek abban, hogy személyre szabottabb, hatékonyabb megoldásokat kínáljanak a páciens számára.
A Fulton Schools kutatói új mesterséges intelligencia-algoritmusokat hoztak létre NN-MobileNet néven. Ezeket az utasításokat, amelyeket a számítógépes programok követnek a munkájuk elvégzése során, úgy tervezték, hogy segítsék a szoftvereket a retina képeinek hatékonyabb szkennelésében és előre jelezzék a rövidlátó makulopátia helyes osztályozását.
A kutatást a Myopic Maculopathy Analysis-ben közölték is.
Ezután a csapat mély neurális hálózatnak nevezett mesterséges intelligencia-típust alkalmazott a retina-szkennelések gömbi egyenértékének előrejelzésére. A gömb ekvivalens a szem fénytörési hibájának becslése, amelyre az orvosoknak szüksége van a szemüveg vagy kontaktlencse felírásakor.
A mély neurális hálózatokban a kutatók hatalmas adathalmazokat elemeznek a számítógépekkel és mesterséges intelligencia által vezérelt algoritmusokat alkalmaznak a hasznos következtetések levonásához.
A gömbi egyenérték pontosabb mérésével az orvosok pontosabb kezelési javaslatokat tehetnek. Így Wang és a csapata ismét új algoritmusokat fejlesztett ki, amelyek az adatok minőségére és relevanciájára összpontosítottak.
Új retina képelemzési modelljük kivételes eredményeket ért el, miközben minimálisra csökkentette a szükséges számítási teljesítményt. A kutatás eredményeit a Myopic Maculopathy Analysis-ben is publikálták.
Végül Wang együttműködött a MICCAI kihívás más nyertes csapataival egy harmadik kutatási tanulmányban, amelyet a JAMA Ophthalmology-ban tettek közzé. Bemutatták összegyűjtött eredményeiket.
A világ egyetemeinek kutatói elérhetővé tették kihívási eredményeiket, hogy további előrelépéseket és felfedezéseket ösztönözzenek a rövidlátó makulopátia korai és hatékony diagnosztizálásában, valamint világszerte javítsák az emberek egészségügyi ellátását.
Wang elmondta: munkája mögött az egyik motiváló erő az egészségügyi különbségek megoldása.
„A vidéki területeken élő emberek nehezen férnek hozzá a kifinomult képalkotó eszközökhöz és fordulnak orvoshoz. Amint az MI-alapú technológia elérhetővé válik, jelentősen javítja majd a világ népességének életminőségét, beleértve a fejlődő országokban élőkét” – jegyezte meg.
Wang projektje fontos példája annak, hogy az oktatók kiváló munkát végeznek az orvosi területen – mondta Ross Maciejewski, a Számítástechnikai és Kiterjesztett Intelligencia Iskola igazgatója.
„Mivel a myopia és a rövidlátó makulopátia gyakorisága nő, megoldásokra van szükség a látásvesztés megelőzésére. Az innovatív megoldások segítik az egészségügyi szakembereket abban, hogy a legjobb kezelési lehetőségeket nyújtsák pácienseik számára” – jegyezte meg Maciejewski.
Hozzátette, hogy Yalin Wang innovatív kutatása a mesterséges intelligencia elvi felhasználása ennek a súlyos orvosi problémának a megoldására.
B.A.
