Un nou dispozitiv poate ajuta la screeningul tulburărilor oculare

Cercetătorii de la Universitatea Tohoku au descoperit un sistem nou capabil să identifice majoritatea bolilor oculare. Inteligența artificială se bazează pe modele de învățare care duc la o acuratețe crescută a investigațiilor și o identificare precisă a dimensiunilor tumorilor, volumelor diverselor țesuturi, precum și alte anomalii.
Modelul de învățare profundă (“deep-learning”) propus de oamenii de știință poate identifica cu ajutorul imaginilor propuse, mai multe caracteristici specifice unor boli oculare. Se bazează pe un număr relativ mic de imagini și este ușor implementabil pe diverse dispozitive mobile.

Studiul publicat în revista Scientific Reports evidențiază potențialul aplicațiilor mobile de a diagnostica diverse boli, contribuind la dezvoltarea conceptelor de auto-monitorizare și tele-screening. Baza acestor aplicații o constituie algoritmii de învățare profundă, automatizarea fiind o unealtă a unui domeniu aflat în continuă evoluție.

Identificarea bolilor, pe de altă parte, necesită măsurarea precisă a tumorilor, a structurii țesuturilor sau a altor tipuri de anomalii. Pentru a identifica bolile, “modelul de învățare profundă” analizează imagini separate și trasează limite, segmentând informațiile utile și specifice. Astfel, poate măsura precis tumorile, volumul de țesut și alte particularități.

Evoluția presupune însă dezvoltarea unor modele cu acuratețe, viteză și resurse cât mai multe, iar modelul propus de echipa de la Departamentul de Oftalmologie al Universității Tohoku depășește alte software-uri comerciale.

Folosind dispozitivul în studiu, oamenii de știință au reușit să măsoare zona avasculară foveală, regiune din centrul retinei și au îmbunătățit semnificativ screening-ul pentru glaucom. Modelul segmentează discuri optice și poate detecta hemoragii cu mare precizie în imaginile de fund de ochi. Alte tulburări oculare sunt în curs de delimitare pentru a fi detectate cu acest dispozitiv bazat pe “deep-learning”.