Istraživači u Ujedinjenom Kraljevstvu osmislili su inovativni program umjetne inteligencije (AI) koji koristi slike mrežnice za otkrivanje znakova očnih, srčanih i neuroloških poremećaja. RETFound, jedan od prvih temeljnih modela umjetne inteligencije u zdravstvu i prvi u oftalmologiji, nadmašio je postojeće AI sustave i kliničke stručnjake, a uzima u obzir i različite populacije i rijetke bolesti.
Ova nova tehnologija također bi mogla pomoći u ubrzanju dijagnosticiranja sustavnih zdravstvenih problema, uključujući moždani udar, srčani udar i Parkinsonovu bolest piše Medical News Today. Znanstvenici su proveli studiju na RETFoundu, modelu umjetne inteligencije koji je koristio 1,6 milijuna prikaza skeniranih očiju, odnosno mrežnica koje im je omogućila Nacionalna zdravstvena služba Ujedinjenog Kraljevstva (NHS).
“Ovo je još jedan veliki korak prema korištenju umjetne inteligencije za ponovno osmišljavanje pregleda očiju za 21. stoljeće, kako u Ujedinjenom Kraljevstvu tako i globalno. Prikazujemo nekoliko primjera stanja u kojima se RETFound može koristiti, ali ima potencijal za daljnji razvoj za stotine drugih očnih bolesti koje ugrožavaju vid, a koje još nismo istražili”, rekao je autor studije prof. Pearse Keane s Instituta za oftalmologiju UCL-a.
Transformativna tehnologija
AI modeli uvelike su ovisili o ljudskoj stručnosti i trudu, što znači da je potrebno naučiti sustav kako razlikovati stvari na temelju primjera. Prema britanskim istraživačima, RETFound može usporediti performanse s drugim AI programima koristeći samo 10 % oznaka od strane liječnika u svom skupu podataka. RETFound je ovu veću učinkovitost postigao samonadziranim učenjem (proces strojnog učenja) dijelova slike i naučio kako sam može predvidjeti dijelove koji nedostaju.
Autori studije vjeruju da RETFound može pomoći u poboljšanju dijagnoze očnih bolesti koje ugrožavaju vid, kao što su dijabetička retinopatija i glaukom. Program bi također mogao predvidjeti sistemske poremećaje uključujući zatajenje srca, moždani udar i Parkinsonovu bolest te općenito omogućiti neinvazivni pogled na živčani sustav.
No, kako umjetna inteligencija i tehnike dubokog učenja mogu pomoći u otkrivanju bolesti? “Prvo, slikovne tehnike potpomognute umjetnom inteligencijom često mogu otkriti bolesti koje čovjek može propustiti. Drugo, umjetna inteligencija i tehnike dubokog učenja primijenjene na kombinacije digitalnih, medicinskih i iskustvenih podataka mogu otkriti digitalne biomarkere za bolest što dovodi do ranije dijagnoze”, objasnio je suosnivač Atropos Healtha dr. Brigham Hyde, koji nije bio uključen u ovo istraživanje. Sve to može pomoći doktorima u ranijem otkrivanju rizika i usmjeriti liječenje pacijenata.
Stručnjaci su također rekli da je RETFound pokazao jednaku učinkovitost u pronalaženju bolesti među različitim etničkim skupinama.
