Оглавление:
- Диагностика дегенерации желтого пятна, диабетическая ретинопатия
- Лечение пациентов, в которых специалисты страдают
- Получение врачей для доверия компьютерам
- Другое использование искусственной технологии
27 февраля 2018 г.
Потенциал для искусственного интеллекта (ИИ) для диагностики и лечения состояния здоровья продолжает набирать обороты, поскольку новое исследование показывает, как технология может ускорить диагностику и лечение заболеваний глаз.
Статья, опубликованная 22 февраля в журнале Cell описывает, как ИИ можно применять к пациентам с заболеваниями сетчатки. Исследование под руководством Кан Чжан, доктора медицинских наук, профессора офтальмологии в Институте глаз Шили в Калифорнийском университете в Сан-Диего, демонстрирует, что компьютер может научиться точно и надежно распознавать такие распространенные заболевания глаз, как дегенерация желтого пятна и диабетическая ретинопатия.
«Речь идет о попытке научить компьютер тому, что образ и как принять решение о том, что они видят», - объясняет д-р Чжан. «Цель заключается в том, чтобы компьютер был так же хорош, как специалист, который поступил в медицинскую школу и хорошо подготовлен к медицинской диагностике и лечению».
Хотя он может воспользоваться специалистом, имеющим десятилетний практический опыт, для достижения самого высокого уровня знаний , добавляет он, «мы видим, что компьютер может распознать эти вещи через несколько дней».
Статья следует за другими недавними исследованиями, которые показывают, что компьютеры с глубоким обучением могут иметь законное место в здравоохранении, говорит Рахул Хурана, офтальмолог в Маунтин-Вью, Калифорния, и клинический представитель Американской академии офтальмологии.
«Эта технология очень точная для пациентов с определенными типами состояний», - говорит доктор Хурана. «Это создает некоторое возбуждение в этой области».
Диагностика дегенерации желтого пятна, диабетическая ретинопатия
В новой статье Чжан и его коллеги из Китая, Германии и Техаса впервые подали изображения глазных нарушений в компьютер. Изображения были сделаны с помощью метода визуализации, известного как оптическая когерентная томография. Эта новейшая революционная диагностическая технология использует световые волны для получения изображений с высоким разрешением, поперечного сечения глаза, чтобы дать врачам способ отображения и измерения сетчатки в деталях.
Сканирование используется, чтобы помочь выявить общие состояния, такие как макулатура дегенерация, в которой часть сетчатки, называемая макулой, ухудшается, и диабетическая ретинопатия, осложнение диабета, которое заставляет кровеносные сосуды сетчатки раздувать и течь жидкость. Оба являются опасными условиями, которые могут вызвать слепоту, если они не диагностируются и не лечатся незамедлительно.
Для современных компьютеров требуются миллионы изображений для обучения компьютера. Исследование Чжана использовало «сверточную нейронную сеть» на основе ИИ, которая требовала гораздо меньшего набора данных только 200 000 изображений оптической когерентности.
«Компьютер изучает нормальную карту глаза», - говорит Чжан. «Мы даем ему множество картин для изучения и запоминания. Мы учим, например, «если это место здесь, это будет дегенерация желтого пятна». Красота этого - вместо того, чтобы компьютер учился сам по себе, мы можем сказать им, что искать. Речь идет о разработке компьютерного программного обеспечения, чтобы заставить компьютеры мыслить как человек ».
Компьютер смог выработать решение о том, следует ли обращаться с пациентом на лечение в течение 30 секунд и с 95-процентной точностью.
Исследование демонстрирует, что нейронные сети могут помочь врачам и, возможно, даже опередить их возможностью запоминать столько данных. Чжан прогнозирует, что такая технология будет использоваться во всем мире. В богатых ресурсами странах, таких как Соединенные Штаты, он может ускорить критическое время между признаками болезни и лечения.
«Пациент с возможной дегенерацией желтого пятна, возможно, придется лечить в течение месяца, но рефералы и назначения могут закончиться в течение нескольких месяцев. Это может задержать диагностику и лечение », - говорит он.
Лечение пациентов, в которых специалисты страдают
В районах с ограниченными ресурсами технология может помочь пациентам, которые в противном случае могут не заботиться из-за нехватки врачей. Чжан и его коллеги проведут свою нейронную сеть в Гаити этим летом, чтобы оценить ее полезность. В регионе проживает большое количество людей с диабетом, которые подвержены риску ретинопатии, но у него менее 60 офтальмологов.
«Способность делать это, надеюсь, даст большему числу пациентов доступ к системе здравоохранения, потому что мы можем диагностировать ранее », - говорит Хурана, отметив, что около 40 000 человек живут с диабетом во всем мире, которые подвержены риску диабетической ретинопатии. «Всякий раз, когда у нас появляются новые и улучшенные технологии, позволяющие нам быстрее и лучше диагностировать, а также делать более доступными для более широкого населения, это беспроигрышный вариант для пациентов и врачей».
Получение врачей для доверия компьютерам
По словам Чжана, проблемы остаются в реализации сетей на базе ИИ в здравоохранении. Врачи должны доверять своим компьютерным помощникам. В этом исследовании Чжан и его коллеги также попросили компьютер объяснить его диагноз, идентифицировав регионы глаз, которые были признаны и были основой для вывода машины.
«Компьютер не просто выплюнул диагноз. Это объясняет, почему он поставил диагноз и рекомендации, которые он сделал », - говорит он. «Это делает его более прозрачным и помогает врачу больше доверять компьютеру. Таким образом, это не просто черный ящик, и вы понятия не имеете, почему он дает диагнозы, которые он делает ».
Другое использование искусственной технологии
Сети на основе ИИ имеют огромный потенциал в области визуализации здравоохранения. Чжан также показал, что система может различать вирусную и бактериальную пневмонию у детей путем изучения рентгеновских лучей. В то время как вирусная пневмония может не нуждаться в лечении, пациент с бактериальной пневмонией требует быстрого антибиотикотерапии для предотвращения серьезных осложнений заболевания.
«Мы видим множество медицинских областей, где искусственный интеллект используется все больше и больше», Khurana говорит. «Я думаю, что это очень захватывающее время для области искусственного интеллекта и его применения в медицине».
