У Америци прирођене катаракте - замагљивање очне леће при рођењу које може довести до слепила - нестају (и на срећу) неуобичајено. Као и пропадање зуба или тетанус, бољи скрининг и технологије довели су до ранијих дијагноза и проблем се у великој мери може излечити операцијом. Али у земљама у развоју, недостатак широко распрострањене експертизе и ресурса значи да су стотине хиљада деце сада слепе због ове болести која се лечи.
"Пропуштене или погрешне дијагнозе, као и непримјерене одлуке о лијечењу, честе су међу пацијентима ријетких болести и супротне су циљевима прецизне медицине, посебно у земљама у развоју са великом популацијом, попут Кине", написала је група кинеских истраживача у Студија објављена у понедељак у часопису " Натуре Биомедицал Енгинееринг" .
Ови истраживачи желе поправити проблем који се може спречити лечењем употребом АИ са ораоима. Истраживачи оцртавају програм вјештачке интелигенције који може дијагностицирати урођену катаракту тачније од људских љекара и извјештавају да би подаци које прикупи могли помоћи покретању нових истраживања о лијечењу ове ријетке болести.
Старење је најчешћи узрок катаракте, али отприлике 5 до 20 процената слепоте код деце узроковано је урођеном катарактом. Иако је болест излечива хируршким захватом, ако се ускоро не поправи, може довести до лењости ока јер мозак и око не раде правилно заједно док дете расте. У Кини, отприлике 30 процената дечијег слепила је последица овог облика болести.
Криза катаракте у Кини је 2010. године покренула оснивање Програма катаракте за детињство кинеског Министарства здравља, наводи коаутор студије Хаотин Лин. Програм је прикупио податке о хиљадама случајева урођене катаракте, рекла је Лин, али скуп података тек треба да достигне свој пуни потенцијал. Дакле, инспирисани пројектом ДеепМинд који је изградио АИ програм који може победити професионалне играче у класичним видео играма, Лин и његов тим одлучили су да своје податке искористе АИ офталмологу.
"Будући да АИ може играти игре против људских играча, зашто не створити АИ који би могао подједнако деловати као квалификовани људски лекар?" Истраживач офталмологије Универзитета Сун Иат-Сен Лин рекао је о размишљању свог тима.
Две године радећи са тимом са Универзитета Ксидиан, истраживачи су успели да направе ЦЦ-Цруисер, АИ програм обучен да прегледа слике очију како би открили присуство катаракте и препоручили да ли је потребна операција. У тесту поред људских офталмолога, ЦЦ-Цруисер је успешно идентификовао сваки случај урођене катаракте из групе од 50 слика пацијената. У међувремену, офталмолози су пропустили неколико случајева и погрешно дијагностиковали неколико лажних позитивних резултата, извештавају истраживачи у својој новој студији.
"Људи су обично [или] помало конзервативни или радикални због сопственог искуства и личности, а предност машине је његова објективност", каже Лин. "[Верујемо] да ће резултати дубоког учења уз сарадњу са људском анализом постићи бољи квалитет и ефикасност здравствене заштите."
Али визија Лин и његовог тима иде даље: Они виде ЦЦ-Цруисер као модел за коришћење снаге великих података који ће помоћи побољшању истраживања и лечењу прирођених катаракта.
Будући да се прирођена катаракта може представити на различите начине, обједињавање података из случајева широм света може дати рачунарима и лекарима бољи осећај како да се приступи болести, извештавају истраживачи. Дакле, истраживачи су изградили ЦЦ-Цруисер као АИ засновану на облаку, а лекари му могу приступити у болницама широм земље. Лекари ће моћи да отпрему слике пацијента у систем, а АИ ће проценити слике како би дијагностицирао или искључио урођене катаракте.
Ако АИ открије болест и утврди да је потребна хитна оперативна интервенција, креаторима ЦЦ-Цруисерс-а ће се послати хитно обавештење о потврђивању дијагнозе, које ће потом бити враћено лекару пацијента. У међувремену, ЦЦ-Цруисер би наставио да прикупља податке које лекари и научници могу да искористе за даље побољшање АИ и користе за проучавање варијација и могућности лечења конгениталне катаракте.
Штавише, ЦЦ Цруисер би могао отворити пут за сузбијање још ређих болести када земљама и институцијама недостаје посебно знање. "Ограничени ресурси пацијената и изолованост података у појединим болницама представљају уско грло у коришћењу података", рекла је Лин. "Изградња колаборативне платформе у облаку за интеграцију података и скрининга пацијената је суштински корак."
