Введение: Влияние ИИ на Офтальмология
В 2020 году стоимость глобального искусственного интеллекта (ИИ) на рынке здравоохранения составила около 6,7 миллиарда долларов. Оценки показывать в период с 2021 по 2028 год; это значение, вероятно, увеличится при среднегодовом темпе роста (CAGR) на 41,8%. Действительно, искусственный интеллект присутствует в разных аспектах здравоохранения, включая офтальмологию. Основная цель этого поста — предоставить больше информации о влиянии ИИ в офтальмологии.
Влияние ИИ в офтальмологии
Влияние искусственного интеллекта в офтальмологии действительно существенно. Доказательство подтверждает ИИ может улучшить доступ пациентов к клиническому скринингу и диагностике, а также снизить затраты, особенно в группах высокого риска.
Бумага из Международный журнал офтальмологии обнаружили, что по сравнению с клинической оценкой чувствительность и точность ИИ для выявления заболеваний глаз были следующими:
- Возрастная дегенерация желтого пятна – от 75% до 100%.
- Катаракта – более 70%
- Глаукома – от 63,7% до 93,1%
- Непролиферативная диабетическая ретинопатия – от 75% до 94,7%
- Пролиферативная диабетическая ретинопатия – от 75% до 91%
- Окклюзия вен сетчатки – более 97%
- Ретинопатия недоношенных – более 95%
Полное влияние ИИ в офтальмологии требует дальнейших исследований, но одна из последних статей по этой теме раскрытый его реализация может быть полностью и полуавтоматической. Полностью автоматизированная модель искусственного интеллекта будет работать без какого-либо участия человека. Искусственный интеллект сможет при необходимости инициировать направление на прием к офтальмологу. Это также могло бы определить, какие пациенты подходят для мониторинга на уровне сообщества. С другой стороны, полуавтоматическая модель ИИ по-разному работает с участием человека, что только улучшает классификацию, полученную с помощью глубокого обучения. Технология искусственного интеллекта сможет заполнить все пробелы в процессе скрининга и тем самым оказаться экономически эффективным решением в офтальмологии.
Source: YouTube | Intro to AI in Ophthalmology
Строительные блоки искусственного интеллекта в офтальмологии
Область офтальмологии является благодатной почвой для искусственного интеллекта и связанных с ним исследований. В офтальмологии искусственный интеллект влечет за собой множество методов, устройств и подходов, включая цветную фотографию глазного дна, компьютеризированное поле зрения и оптическую когерентную томографию.
Сегодня доступен широкий спектр подходов к созданию систем искусственного интеллекта для обнаружения и автоматического измерения патологических особенностей на изображении глаза. Эти включать:
- Простые автоматические детекторы – простейшая форма искусственного интеллекта
- Базовое машинное обучение – алгоритм получает основные правила, касающиеся особенностей заболевания, а также изображения пораженного и непораженного глаза. Затем машина «узнает» различия.
- Продвинутое машинное обучение – содержит один или два слоя нейронов (небольших вычислительных единиц), которые связаны между собой и имитируют многослойную структуру зрительной коры. Например, он может связать конкретные выходные данные детекторов признаков заболевания с диагностическими выходными данными.
- Глубокое обучение с помощью CNN (сверточных нейронных сетей) — нескольких взаимосвязанных слоев нейронов — помогает ставить диагнозы, аналогичные тем, которые поставили бы люди-оценщики.
- Обучение на основе особенностей заболевания или обучение на основе изображений. Многие исследователи, разрабатывающие ИИ в офтальмологии, предпочитают разрабатывать алгоритмы машинного обучения в соответствии с клинически известными характеристиками заболевания.
Читайте также: Роль искусственного интеллекта в медицинской документации
Текущие проблемы в реализации
Хотя ИИ может произвести революцию в офтальмологии, он также сталкивается с важными проблемами, которые необходимо решать, улучшать и преодолевать. Эти проблемы носят практический, технический и социокультурный характер.
Практические задачи
Влияние ИИ в офтальмологии сопряжено с рядом проблем. Самая большая задача при внедрении ИИ в офтальмологии — сделать его максимально практичным. Эта миссия может потребовать объединения нескольких систем с клинически приемлемой производительностью. Но эти системы также должны иметь возможность получать изображения с часто используемых устройств, даже если качество этих изображений различается. Другие практические проблемы включают отбор пациентов, работу с неправильно классифицированными пациентами, такими как ложноположительные и отрицательные результаты, а также ограничительный характер систем глубокого обучения, которые проверяются только для независимой классификации одного глазного заболевания за раз. То, что происходит в сценарии неправильной классификации, также является практической проблемой, которую следует решить, чтобы определить ответственность, т. е. несет ли ответственность поставщик ИИ или врач.
Технические проблемы
Наиболее серьезной технической проблемой при внедрении ИИ является необходимость в адекватных обучающих данных и внешней проверке. Внедрение искусственного интеллекта также требует маркировки входных данных для процесса обучения — задача, для решения которой требуются эксперты-практики. В результате возрастает риск человеческой ошибки. Весь процесс маркировки наборов данных и калибровки системы может занять много времени и тем самым задержать внедрение ИИ. Как современные, так и новые методы искусственного интеллекта в офтальмологии требуют консенсуса экспертов и разработки стандартов и руководств для оценки производительности и точности этих систем.
Социально-культурные проблемы
Внедрение ИИ в клиническую практику сопровождается различными социокультурными проблемами. Многие из этих проблем связаны с обычными различиями в доступе к медицинской помощи. В качестве примера мы можем взять Азию. На этом обширном континенте существуют серьезные различия в доступе к здравоохранению, а также в расходах и потреблении в отрасли здравоохранения. Многие районы имеют ограниченные ресурсы, неадекватную инфраструктуру и другие факторы, которые могут повлиять на внедрение и эффективность искусственного интеллекта.
Хотя некоторые части этого континента являются одними из самых богатых и развитых мест в мире, в других есть ненадежное электричество и Интернет. В этих условиях внедрение искусственного интеллекта является сложной задачей. Чтобы преодолеть эти проблемы, необходимо использовать портативные решения с перезаряжаемым источником питания.
Внедрение ИИ — это не просто вопрос установки программного обеспечения и устройств. Хотя мы живем в 21ул. века мы все еще являемся свидетелями значительных различий в отрасли здравоохранения. Многие больницы по всему миру, не только в Азии, не имеют средств для внедрения ИИ. Отсутствие инфраструктуры и проблемы с электричеством также являются серьезными проблемами.
Читайте также: Искусственный интеллект в улучшении бизнес-процессов здравоохранения
Заключение: Влияние ИИ на Офтальмология
Искусственный интеллект стал вездесущим; он используется во многих отраслях, включая здравоохранение. Использование технологии искусственного интеллекта в офтальмологии связано с высокой чувствительностью и точностью, экономической эффективностью и улучшением процессов с минимальным участием человека. Однако внедрение ИИ имеет ряд проблем, которые необходимо решить для облегчения доступа к процессам скрининга и диагностики. По мере развития технологий будет развиваться и искусственный интеллект в офтальмологии. Одно можно сказать наверняка; будет интересно следить за последними разработками в области ИИ и посмотреть, как они могут улучшить скрининг и диагностику пациентов.