Istraživači su obučavali veštačku inteligenciju skeniranjem više od 10.000 očiju, što je omogućilo ovoj tehnologiji da precizno proceni koji pacijenti sa obolelom rožnjačom zahtevaju hitno lečenje. Ova informacija je objavljena na 43. kongresu Evropskog društva hirurga katarakte i refraktivnih hirurga.
Keratokonus, bolest koja zahvata rožnjaču, najčešće se javlja kod tinejdžera i mladih odraslih osoba, a može dovesti do ozbiljnih problema sa vidom. U nekim slučajevima, bolest se može kontrolisati korišćenjem kontaktnih sočiva, dok u težim slučajevima pacijentima može biti potrebna transplantacija rožnjače.
Trenutno, jedini način da se utvrdi kome je potrebno lečenje jeste kontinuirano praćenje pacijenata tokom vremena. U okviru istraživanja, naučnici su iskoristili veštačku inteligenciju za analizu slika očiju pacijenata zajedno sa dodatnim podacima, što je omogućilo tačno predviđanje koji pacijenti zahtevaju brzo lečenje.
Studiju su sproveli dr Šafi Balal i njegovi saradnici iz očne bolnice „Murfilds NHS Fondacije Trast“ u Londonu i Univerzitetskog koledža u Londonu. Balal je pojasnio da kod pacijenata sa keratokonusom, rožnjača se ispupčuje prema spolja, što dovodi do oštećenja vida. Ova bolest je najčešći uzrok transplantacije rožnjače u zapadnom svetu, a jedan od mogućih tretmana je „ukršteno povezivanje“ koje može sprečiti napredovanje bolesti ako se primeni na vreme.
Istraživači su analizirali 36.673 OCT slike kod 6.684 pacijenata, koristeći veštačku inteligenciju kako bi predvideli da li će se stanje pacijenata pogoršati ili ostati stabilno. Algoritam je uspeo da razdvoji pacijente u dve grupe: jednu sa niskim rizikom, kojoj nije bilo potrebno lečenje, i drugu sa visokim rizikom, kojoj je bio potreban hitan tretman. Kada su uključene informacije iz druge posete bolnici, algoritam je uspešno kategorizovao do 90% pacijenata.
Balal naglašava da ovo istraživanje pokazuje potencijal veštačke inteligencije u predviđanju potreba za lečenjem. Ovo je prva studija koja je postigla ovakav nivo tačnosti u predviđanju rizika od progresije keratokonusa, koristeći kombinaciju skeniranja i podataka o pacijentima. Iako je istraživanje ograničeno na korišćenje jednog specifičnog OCT uređaja, metode i algoritmi mogu se primeniti na druge uređaje.
Prethodno istraživanje je ukazalo na to da bi pacijenti sa keratokonusom visokog rizika mogli primiti preventivni tretman pre nego što se njihovo stanje pogorša, što bi moglo sprečiti gubitak vida i izbeći potrebu za transplantacijom rožnjače. Sa druge strane, pacijenti sa niskim rizikom bi izbegli nepotrebno često praćenje, čime bi se oslobodili zdravstveni resursi.
Dr Hose Luis Guel, poverenik ESCRS-a, ističe da je keratokonus stanje koje se može kontrolisati, ali je teško odrediti koga lečiti i kada. On naglašava da ovo istraživanje sugeriše mogućnost korišćenja veštačke inteligencije u predviđanju koji će pacijenti napredovati, čime bi se omogućila rana intervencija pre nego što dođe do pogoršanja stanja.
Istraživači takođe rade na razvoju moćnijeg algoritma veštačke inteligencije, obučenog na milionima skeniranja oka, koji bi se mogao prilagoditi za različite zadatke, kao što su predviđanje progresije keratokonusa, otkrivanje očnih infekcija i naslednih očnih bolesti.
Ukoliko se pokaže efikasnim, ova tehnologija bi mogla značajno unaprediti zdravstvenu zaštitu pacijenata sa keratokonusom, smanjujući rizik od gubitka vida i unapređujući pristup lečenju.
