Το μάτι είναι ένα μοναδικό παράθυρο στη συνολική υγεία. Η σχετική ιατρική απεικόνιση του οφθαλμού έχει εξαιρετικά χαρακτηριστικά, όπως η μη επεμβατική, βολική και πλούσια σε πληροφορίες, γεγονός που προσφέρει σημαντικές δυνατότητες για την ανάπτυξη νέων τεχνολογιών για τη διάγνωση συστηματικών ασθενειών.
Η έρευνα αποκαλύπτει ότι τα οφθαλμικά χαρακτηριστικά μπορούν να αντανακλούν όχι μόνο την υγεία του ματιού αλλά και ανωμαλίες σε πολλά όργανα και συστήματα, συμπεριλαμβανομένου του εγκεφάλου, της καρδιάς, του ήπατος και των νεφρών. Με την ταχεία πρόοδο της τεχνητής νοημοσύνης (AI) και της τεχνολογίας οφθαλμικής απεικόνισης, οι ειδικοί της ιατρικής εξερευνούν νέες μεθόδους για την πρόβλεψη και τη διάγνωση συστηματικών ασθενειών μέσω οφθαλμικών εικόνων.
Πρόσφατα, η ερευνητική ομάδα με επικεφαλής τον Gao Yuanxu, ερευνητή από το Πανεπιστήμιο Επιστήμης και Τεχνολογίας του Μακάο, δημοσίευσε ένα άρθρο ανασκόπησης με τίτλο «Προώθηση της διάγνωσης συστημικών ασθενειών μέσω της τεχνητής νοημοσύνης με βάση την οφθαλμική εικόνα» στο MedComm – Future Medicine. Ο Miao Hanpei από το Southern Medical University υπηρέτησε ως ο πρώτος συγγραφέας.
Το άρθρο συνοψίζει αναλυτικά τη φυσιολογική βάση των οφθαλμικών εξετάσεων για τη διάγνωση συστηματικών ασθενειών, κοινών τρόπων οφθαλμικής απεικόνισης και τεχνολογιών τεχνητής νοημοσύνης που σχετίζονται με την ανάλυση οφθαλμικής εικόνας. Διερευνά επίσης την έρευνα και την εφαρμογή αυτών των τεχνολογιών τεχνητής νοημοσύνης σε διάφορες συστηματικές ασθένειες. Επιπλέον, η εργασία εμβαθύνει στις τρέχουσες προκλήσεις που αντιμετωπίζονται σε αυτόν τον τομέα και τις προοπτικές για μελλοντική ανάπτυξη.
Τα ανατομικά και φυσιολογικά χαρακτηριστικά του ματιού το καθιστούν μια κρίσιμη δομή για την κατανόηση της συνολικής υγείας. Αυτό οφείλεται σε μεγάλο βαθμό στην κοινή χρήση ματιών πολύπλοκα αγγειακά και νευρωνικά δίκτυα και φυσιολογικές διεργασίες με διάφορα άλλα όργανα. Το αγγειακό σύστημα, το νευρικό σύστημα, οι βιοχημικές, ανοσολογικές και «ωμικές» πληροφορίες του ματιού παρέχουν πολύτιμες ενδείξεις για την αξιολόγηση της συνολικής υγείας.
Με τη βοήθεια οφθαλμικής απεικόνισης, όπως έγχρωμη φωτογραφία βυθού (CFP), οπτική τομογραφία συνοχής (OCT), αγγειογραφία οπτικής τομογραφίας συνοχής (OCTA) και εξέταση με σχισμοειδή λυχνία, οι ερευνητές μπορούν να συλλέξουν δομικές πληροφορίες του οφθαλμού από πολλαπλές διαστάσεις, αναλύοντας έτσι και κατανόηση συστηματικών ασθενειών.
Η ανασκόπηση σκιαγραφεί δύο βασικούς τρόπους ανάλυσης οφθαλμικής εικόνας: ο ένας είναι η προσέγγιση τεχνητής νοημοσύνης από άκρο σε άκρο, η οποία μαθαίνει από τεράστια δεδομένα εικόνας για την ανάπτυξη βοηθητικού προσυμπτωματικού ελέγχου και διαγνωστικών μοντέλων για συστηματικές ασθένειες. ο άλλος εκτελεί μηχανική χαρακτηριστικών με βάση προηγούμενες ιατρικές γνώσεις και μοντελοποίηση με παραδοσιακές μεθόδους μηχανικής μάθησης για την ανάπτυξη πιο ερμηνεύσιμων μοντέλων τεχνητής νοημοσύνης.
Αυτό το άρθρο συνοψίζει συστηματικά τις εκτεταμένες εφαρμογές της οφθαλμικής τεχνητής νοημοσύνης σε συστηματικές ασθένειες, συμπεριλαμβανομένων των παθήσεων του νευρικού συστήματος, των καρδιαγγειακών παθήσεων, των νεφρικών παθήσεων, των ηπατοχολικών παθήσεων και των παθήσεων του αιματολογικού συστήματος, παρέχοντας μια ολοκληρωμένη επισκόπηση της εφαρμογής των οφθαλμικών μοντέλων τεχνητής νοημοσύνης.
Η εφαρμογή της οφθαλμικής τεχνητής νοημοσύνης για τη διάγνωση συστηματικών ασθενειών εξακολουθεί να αντιμετωπίζει προκλήσεις που σχετίζονται με την ετερογένεια των δεδομένων, την ερμηνευσιμότητα του μοντέλου, καθώς και την ακρίβεια και την ειδικότητα των εργασιών ταξινόμησης πολλαπλών ασθενειών και πολλαπλών ετικετών.
Αυτό το άρθρο τονίζει ότι η μελλοντική έρευνα θα πρέπει να εξετάσει το ενδεχόμενο ενσωμάτωσης πολυτροπικών και πολλαπλών πληροφοριών για ολοκληρωμένες αναλύσεις. Υπογραμμίζει επίσης τις σημαντικές δυνατότητες εφαρμογής αναδυόμενων τεχνολογιών τεχνητής νοημοσύνης, όπως το blockchain και τα μοντέλα μεγάλων γλωσσών (όπως το ChatGPT), για την ενίσχυση της οφθαλμικής τεχνητής νοημοσύνης.
Συνοπτικά, τα συστήματα τεχνητής νοημοσύνης που βασίζονται σε οφθαλμική απεικόνιση έχουν δείξει άνευ προηγουμένου δυνατότητες στη διάγνωση συστηματικών νοσημάτων και η μελλοντική έρευνα πρέπει να διερευνήσει πώς να εξάγει μη ανακαλυφθείσες κλινικές πληροφορίες από μοντέλα οφθαλμικής τεχνητής νοημοσύνης και να διερευνήσει αποτελεσματικούς τρόπους για τη μετάφραση αυτών των τεχνολογιών στην κλινική πράξη.