תוכן עניינים:
- במאמר החדש, ג'אנג ועמיתיו בסין, בגרמניה ובטקסס הזינו לראשונה תמונות של הפרעות העין למחשב. התמונות צולמו עם טכניקה הדמיה המכונה טומוגרפיה קוהרנטיות אופטית. טכנולוגיה חדשה זו, המהפכנית, משתמשת בגלי אור כדי לקבל תמונות ברזולוציה גבוהה, חתך רוחב של העין, כדי לתת לרופאים דרך למפות ולמדוד את הרשתית בפירוט.
- איך הרופאים לסמוך על מחשבים
פברואר 27, 2018
הפוטנציאל עבור בינה מלאכותית (AI) כדי לאבחן ולטפל במצבים בריאותיים ממשיך לצבור תאוצה, כמו מחקר חדש מראה כיצד הטכנולוגיה יכולה להאיץ את האבחון ואת הטיפול במחלות עיניים.
מאמר שפורסם ב -22 בפברואר בכתב העת Cell מתאר כיצד ניתן ליישם AI בחולים עם מחלות רשתית. המחקר, בראשותו של ד"ר קאנג ג'אנג, MD, PhD, פרופסור לרפואת עיניים במכון Shiley Eye באוניברסיטת קליפורניה בסן דייגו, ממחיש כי מחשב יכול ללמוד לזהות בצורה מדויקת ואמינה מחלות עיניים שכיחות כגון ניוון מקולרי ורטינופתיה סוכרתית.
"מדובר בניסיון ללמד מחשב מה דימוי וכיצד לקבל החלטה לגבי מה שהם רואים", מסביר ד"ר ג'אנג. "המטרה היא שהמחשב יהיה טוב כמו המומחה שלמד בבית הספר לרפואה והוא מאומן ביותר בתחום האבחון והטיפול הרפואי".
למרות שזה יכול לקחת מומחה עשרות שנים של ניסיון מעשי להגיע לרמות הגבוהות ביותר של מומחיות , הוא אומר, "אנו רואים מחשב יכול לזהות את הדברים האלה לאחר כמה ימים".
המאמר עוקב אחר מחקרים שנעשו לאחרונה, אשר מראים כי מחשבים עמוקים עשויים להיות בעלי מקום לגיטימי בתחום הבריאות, אומר ד"ר Rahul Khurana, רופאת עיניים במאונטיין ויו, קליפורניה, ודוברת קלינית של האקדמיה האמריקנית לרפואת עיניים. "סוג זה של טכנולוגיה הוא מדויק מאוד עבור חולים עם סוגים מסוימים של תנאים", אומר ד"ר חוראנה. "זה יוצר קצת התרגשות בשטח".
אבחון ניוון מקולרי, רטינופתיה סוכרתית
במאמר החדש, ג'אנג ועמיתיו בסין, בגרמניה ובטקסס הזינו לראשונה תמונות של הפרעות העין למחשב. התמונות צולמו עם טכניקה הדמיה המכונה טומוגרפיה קוהרנטיות אופטית. טכנולוגיה חדשה זו, המהפכנית, משתמשת בגלי אור כדי לקבל תמונות ברזולוציה גבוהה, חתך רוחב של העין, כדי לתת לרופאים דרך למפות ולמדוד את הרשתית בפירוט.
הסריקות משמשות לסיוע במצבים נפוצים כמו מקולרי ניוון, שבו חלק של הרשתית נקרא מקולה מתדרדר, רטינופתיה סוכרתית, סיבוך של סוכרת שגורמת לכלי הדם ברשתית להתנפח דליפה נוזלים. שניהם תנאים מסוכנים שיכולים לגרום לעיוורון אם הם לא מאובחנים ומטופלים מיד.
גישות חישוביות עכשוויות דורשות מיליוני תמונות כדי לאמן מחשב. המחקר של ג'אנג השתמש ב- AI מבוסס על "רשת עצבית עוויתית", אשר דורשת מערך נתונים קטן בהרבה של 200,000 סריקות הדמיה קוהרנטיות אופטית בלבד.
"המחשב לומד את המפה הרגילה של העין", אומר ג'אנג. "אנחנו נותנים לו מגוון של תמונות ללמוד ולשנן. אנחנו מלמדים, למשל, 'אם המקום הזה כאן, זה הולך להיות ניוון מקולרי'. היופי של זה במקום שיש את המחשב ללמוד בפני עצמו, אנחנו יכולים להגיד להם מה לחפש. מדובר בתכנון תוכנות מחשב כדי לגרום למחשבים לחשוב כמו בן אדם ".
המחשב יכול היה להחליט אם יש להפנות את המטופל לטיפול תוך 30 שניות ובדיוק של 95%.
המחקר מוכיח כי רשתות עצביות יכולות לסייע לרופאים ואולי אפילו לעלות עליהן עם היכולת לזכור נתונים כה רבים. טכנולוגיה כזו תהיה שימושים ברחבי העולם, צופה ג 'אנג. במדינות עשירות משאבים כמו ארצות הברית, היא יכולה לזרז את הזמן הקריטי בין סימני מחלה וטיפול"מטופל עם ניוון מקולרי אפשרי ייתכן שיהיה צורך לטפל בתוך חודש, אבל הפניות ופגישות יכול בסופו של דבר לקחת כמה חודשים. זה יכול לעכב את האבחון והטיפול ", הוא אומר.
טיפול בחולים כאשר המומחים מצומצמים
באזורים חסרי משאבים, הטכנולוגיה יכולה לסייע לחולים, שבדרך כלל לא קיבלו טיפול בגלל מחסור של רופאים. ג 'אנג ועמיתיו ייקח רשת עצבית שלהם להאיטי הקיץ להעריך את התועלת שלו. באזור יש אוכלוסיה גדולה של אנשים עם סוכרת הנמצאים בסיכון לרטינופתיה, אך יש לה פחות מ -60 רופאי עיניים. "היכולת לעשות זאת תקווה, אם כן, לתת למטופלים יותר גישה למערכת הבריאות, משום שאנו יכולים לאבחן תנאים מוקדמים יותר ", אומר חוראנה, וציין כי ישנם כ 415,000 אנשים החיים עם סוכרת ברחבי העולם, אשר נמצאים בסיכון עבור רטינופתיה סוכרתית. "בכל פעם שיש לנו טכנולוגיה חדשה ומשופרת כדי לאפשר לנו לבצע אבחונים מהר יותר, טוב יותר, ולהפוך טיפול נגיש יותר לאוכלוסייה רחבה יותר, זה win-win עבור חולים ורופאים."
איך הרופאים לסמוך על מחשבים
האתגרים נשארים ביישום רשתות מבוססות AI בתחום הבריאות, מציין ג'אנג. הרופאים צריכים לסמוך על עוזרי המחשב שלהם. במחקר, ג 'אנג ועמיתיו גם ביקש מהמחשב להסביר את האבחנה שלו, לזהות את אזורי העין שהוכרו והיו הבסיס למסקנה של המכונה. "" המחשב לא רק לירוק אבחנה. זה מסביר למה הוא עשה את האבחנה וההמלצה שהיא עשתה ", הוא אומר. "זה עושה את זה יותר שקוף ומסייע לרופא לסמוך על המחשב יותר. בדרך זו, זה לא רק קופסה שחורה, ואין לך מושג למה זה נותן את האבחנות שהיא עושה. "
שימושים אחרים עבור טכנולוגיה מלאכותית
