W Ameryce wrodzone zaćmy - zmętnienie soczewki oka przy urodzeniu, które mogą prowadzić do ślepoty - znikają (i na szczęście) rzadko. Podobnie jak próchnica zębów lub tężec, lepsze badania przesiewowe i technologie doprowadziły do wcześniejszych diagnoz, a problem można w dużej mierze wyleczyć chirurgicznie. Jednak w krajach rozwijających się brak szerokiej wiedzy i zasobów oznacza, że setki tysięcy dzieci są niewidome z powodu tej uleczalnej choroby.
„Pominięte lub błędne diagnozy, a także niewłaściwe decyzje dotyczące leczenia, są powszechne wśród pacjentów z rzadkimi chorobami i są sprzeczne z celami medycyny precyzyjnej, szczególnie w krajach rozwijających się o dużej populacji, takich jak Chiny”, pisze grupa chińskich badaczy w badanie opublikowane w poniedziałek w czasopiśmie Nature Biomedical Engineering .
Ci badacze starają się naprawić tę lukę w leczeniu, której można uniknąć, za pomocą sztucznej inteligencji. Naukowcy nakreślili program sztucznej inteligencji, który może diagnozować wrodzoną zaćmę dokładniej niż ludzcy lekarze, i stwierdzili, że gromadzone przez nią dane mogą pomóc w zainicjowaniu nowych badań nad leczeniem tej rzadkiej choroby.
Starzenie się jest najczęstszą przyczyną zaćmy, ale około 5 do 20 procent ślepoty dziecięcej jest spowodowane wrodzoną zaćmą. Chociaż choroba jest uleczalna za pomocą operacji, jeśli nie zostanie wystarczająco szybko naprawiona, może prowadzić do leniwego oka, ponieważ mózg i oko nie działają prawidłowo podczas wzrostu dziecka. W Chinach około 30 procent ślepoty z dzieciństwa jest spowodowanych tą postacią choroby.
W 2010 r. Kryzys zaćmy w Chinach spowodował powstanie chińskiego Ministerstwa Zdrowia zaćmy za dzieci, według współautora badania Haotin Lin. Lin powiedział, że program zebrał dane dotyczące tysięcy przypadków wrodzonej zaćmy, ale zestaw danych jeszcze nie osiągnął pełnego potencjału. Tak więc, zainspirowany projektem DeepMind, który zbudował program sztucznej inteligencji, który mógłby pokonać profesjonalnych graczy w klasycznych grach wideo, Lin i jego zespół postanowili wykorzystać ich dane do okulisty AI.
„Ponieważ sztuczna inteligencja może grać w gry przeciwko ludzkim graczom, dlaczego nie stworzyć sztucznej inteligencji, która mogłaby działać równie dobrze jak wykwalifikowany ludzki lekarz?” Badacz okulistyki Uniwersytetu Sun Yat-Sen Lin powiedział o myśleniu swojego zespołu.
Współpracując z zespołem z Xidian University przez dwa lata, naukowcy byli w stanie zbudować CC-Cruiser, program sztucznej inteligencji przeszkolony do badania obrazów oczu w celu wykrycia zaćmy i zalecenia, czy konieczna jest operacja. W teście przeprowadzonym wspólnie z okulistami ludzkimi CC-Cruiser z powodzeniem zidentyfikował każdy przypadek wrodzonej zaćmy z grupy 50 zdjęć pacjentów. Tymczasem okuliści przeoczyli kilka przypadków i błędnie zdiagnozowali kilka fałszywych wyników pozytywnych, podają naukowcy w swoich nowych badaniach.
„Ludzie są zazwyczaj albo nieco konserwatywni, albo radykalni ze względu na swoje własne doświadczenie i osobowość, a zaletą maszyny jest jej obiektywność”, mówi Lin. „Wierzymy, że wyniki głębokiego uczenia się we współpracy z analizą człowieka osiągną lepszą jakość i wydajność opieki zdrowotnej.”
Ale wizja Lin i jego zespołu idzie dalej: widzą CC-Cruiser jako model do wykorzystania siły dużych zbiorów danych w celu poprawy badań i leczenia wrodzonej zaćmy.
Ponieważ wrodzone zaćmy mogą występować na różne sposoby, łączenie danych z przypadków na całym świecie może dać komputerom i lekarzom lepsze wyczucie, jak podejść do choroby, twierdzą naukowcy. Dlatego naukowcy zbudowali CC-Cruiser jako opartą na chmurze sztuczną inteligencję, do której lekarze mogą uzyskać dostęp do szpitali w całym kraju. Lekarze byliby w stanie przesyłać zdjęcia pacjentów do systemu, a AI oceniał je w celu zdiagnozowania lub wykluczenia wrodzonej zaćmy.
Jeśli AI wykryje chorobę i stwierdzi, że konieczna jest natychmiastowa operacja, do twórców CC-Cruiserów zostanie wysłane powiadomienie w nagłym wypadku w celu potwierdzenia diagnozy, które następnie zostanie odesłane do lekarza pacjenta. Tymczasem CC-Cruiser nadal gromadziłby dane, które lekarze i naukowcy mogliby wykorzystać do dalszej poprawy AI oraz wykorzystać do badania wariantów i opcji leczenia wrodzonej zaćmy.
Co więcej, CC Cruiser może utorować drogę do wykrycia jeszcze rzadszych chorób, gdy kraje i instytucje nie mają specjalistycznej wiedzy. „Ograniczone zasoby pacjentów i izolacja danych w poszczególnych szpitalach stanowią wąskie gardło w wykorzystaniu danych”, powiedział Lin. „Zbudowanie wspólnej platformy chmurowej do integracji danych i badań przesiewowych pacjentów jest niezbędnym krokiem”.
