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人工智能如何保護數(shù)百萬人免于視力喪失

來源：泰然健康網(wǎng) 時間：2024年12月30日 20:02

近視，通常稱為近視眼，越來越普遍，尤其是在兒童中。專家預測，到2050年，全球約50%的人口將受到近視的影響，這可能導致視力喪失。研究人員認為，這一激增部分原因是由于“近距離工作”增加，即長時間聚焦在智能手機和電腦屏幕等近處物體上。

近視增加視力喪失的風險

盡管許多人通過眼鏡或隱形眼鏡管理近視，但有些人會發(fā)展成一種更嚴重的狀況，稱為近視性黃斑病變。這種狀況發(fā)生在眼球拉長成橄欖球形狀時，導致負責中央銳利視覺的黃斑區(qū)被拉伸和損傷。這種變形會導致視力受損，甚至可能導致嚴重的視力喪失或失明。

2015年，近視性黃斑病變導致1000萬人視力受損。如果當前趨勢繼續(xù)下去，預計到2050年，將有超過5500萬人因這種狀況而經歷視力喪失，全球約1800萬人可能因此失明。

利用技術改善早期檢測

由于近視性黃斑病變不可逆，早期檢測至關重要。在初期發(fā)現(xiàn)這種狀況可以改善健康結果，尤其是對于兒童。眼科醫(yī)生可以開具特殊隱形眼鏡或眼藥水，以減緩疾病的進展。

亞利桑那州立大學計算機與增強智能學院的一組研究人員正在開發(fā)新的診斷工具，利用人工智能（AI）更有效地篩查近視性黃斑病變。該大學的計算機科學與工程教授王亞林強調了技術的重要潛力。“人工智能正在引發(fā)一場革命，利用全球知識提高早期診斷的準確性，”他說，“這些進步將降低醫(yī)療成本，改善整個社會的生活質量。”

獲獎的人工智能算法

為應對這一需求，醫(yī)學圖像計算和計算機輔助干預（MICCAI）學會在2023年發(fā)起了一個挑戰(zhàn)，旨在改進用于視網(wǎng)膜圖像的計算機輔助篩查系統(tǒng)。目前，近視性黃斑病變是通過光學相干斷層掃描（OCT）診斷的，該掃描使用反射光創(chuàng)建視網(wǎng)膜的詳細圖像。這些掃描通常由眼科醫(yī)生手動檢查，耗時且需要專業(yè)知識。

王教授和他的團隊，包括博士生朱文慧和神經學家兼兼職教員杜米特拉斯庫博士，參加了MICCAI挑戰(zhàn)賽并獲獎。他們的工作第一部分是將近視性黃斑病變分為五個嚴重程度類別。準確分類有助于眼科醫(yī)生提供更個性化和有效的治療。

研究人員開發(fā)了新的AI算法，稱為NN-MobileNet，旨在幫助軟件更有效地分析視網(wǎng)膜圖像并預測近視性黃斑病變的正確分類。他們的研究發(fā)表在《近視性黃斑病變分析》雜志上。

深度神經網(wǎng)絡的關鍵見解

接下來，團隊致力于科學界使用深度神經網(wǎng)絡（一種AI）預測視網(wǎng)膜掃描中的球鏡值。球鏡值是對眼睛屈光誤差的估計，對于開具矯正鏡片至關重要。通過開發(fā)新的AI算法，強調數(shù)據(jù)質量和相關性，他們在最小化計算資源需求的同時取得了卓越的結果。這項研究也發(fā)表在《近視性黃斑病變分析》雜志上。

此外，王教授與其他MICCAI挑戰(zhàn)賽的獲勝團隊合作，在9月份發(fā)表在《美國醫(yī)學會眼科雜志》上的第三篇研究論文中，分享了他們的發(fā)現(xiàn)，以促進近視性黃斑病變早期和有效診斷的進一步進展，旨在改善全球的醫(yī)療保健結果。

解決健康不平等

王教授解釋說，推動他工作的動力之一是解決健康不平等問題?！吧钤谵r村地區(qū)的人們很難獲得復雜的成像設備和看醫(yī)生的機會，”他說，“一旦基于人工智能的技術可用，將顯著改善全球人口的生活質量，包括生活在發(fā)展中國家的人們?！?/p>

防止視力喪失的解決方案

計算與增強智能學院院長羅斯·馬切耶夫斯基稱贊王教授的項目是醫(yī)療領域創(chuàng)新工作的一個重要例子?！半S著近視和近視性黃斑病變的增加，需要解決方案來防止視力喪失，并幫助醫(yī)療專業(yè)人員為患者提供最佳治療方案，”馬切耶夫斯基說，“王亞林的創(chuàng)新研究是利用人工智能解決這一嚴重醫(yī)療問題的合理方法?！?/p>

(全文結束)