Oftalmologija naudoja daugybę vaizdų, tokių kaip „Fundus“ paveikslėliai ir optinės koherencijos tomografija (UŠT), kad pažvelgtų į akį. Šie vaizdai rodo išsamius vidinių akių dalių vaizdus. AI naudoja specialias programas, vadinamas dirbtiniais neuroniniais tinklais (ANN) ir konvoliuciniais neuroniniais tinklais (CNN), kad greitai ir stabiliai ištirtų šiuos vaizdus su mažai žmonių pagalba. Tai labai naudinga, nes daugiau žmonių reikia priežiūra, kai jie sensta ir turi daugiau sveikatos problemų.
PG yra ypač naudinga norint anksti rasti glaukomą ir ragenos ligas. Anksti suradus šias ligas, gydytojai padeda greičiau gydyti pacientus ir apsaugoti jų regėjimą. JAV daugelis žmonių sensta, o diabetas yra dažnesnis. Taigi svarbu anksti pastebėti šias akių problemas ir gerai jas valdyti.
AI atliekant glaukomos aptikimą ir valdymą
Glaukoma yra akių problemų grupė, kenkanti regos nervui, dažnai dėl aukšto slėgio akies viduje. Tai yra pagrindinė aklumo priežastis, kurios negalima pakeisti. Iki 2040 m. Apie 112 milijonų žmonių visame pasaulyje gali turėti glaukomą. JAV skaičius auga, nes gyventojai sensta.
Viena iš sunkiausių santykių su glaukoma yra anksti. Liga juda lėtai ir nerodo jokių simptomų, kol regėjimas jau yra smarkiai pažeistas. Be to, regos nervo forma gali labai skirtis, o gydytojams reikia žiūrėti tiek į struktūrą, tiek funkciją, kad ją sugautų anksti.
PG padeda greitai ir tolygiai analizuojant akių vaizdus. Pavyzdžiui, giluminis mokymasis gali rasti tokių glaukomos požymių, kaip optinio nervų kaupimas ir nervų pluošto sluoksnio retinimas fondus nuotraukose ir OCT nuskaitymuose. Tai sumažina skirtingų gydytojų rodmenų skirtumus ir daro rezultatus patikimesnius.
Kai kurie AI įrankiai taip pat gali numatyti, kaip glaukoma pablogės, ištyrus pirmąjį vaizdų rinkinį. Tai padeda akių gydytojams sudaryti asmeninius gydymo planus, atidžiai stebėti pacientus ir prireikus pakeisti gydymą. PG taip pat taupo laiką tvarkydama įprastą vaizdo analizę, kad gydytojai galėtų daugiau laiko praleisti su pacientais ir priimti sunkius sprendimus.
AI ragenos ligos diagnozei ir planavimui
Ragenos ligos veikia aiškią priekinę akies dalį. Įprastos ragenos problemos yra keratitas (ragenos uždegimas), keratokonas (ragenos plonos ir pokyčių forma) ir katarakta. Katarakta turi įtakos daugiau nei 12,6 milijono žmonių visame pasaulyje ir yra pagrindinė aklumo priežastis, kurią galima gydyti. JAV kiekvienais metais vyksta daug kataraktos operacijų.
PG padeda gydytojams geriau diagnozuoti ragenos ligas. IT tiria vaizdus iš plyšių lempų mikroskopų ir kitų įrankių, kad būtų galima rasti nedidelius pakeitimus, kuriuos žmonės gali praleisti. Keratokonui AI padeda sukurti išsamius ragenos žemėlapius, kurie yra svarbūs gydymui, pavyzdžiui, ragenos kryžmiui.
Katarakta, AI laipsniai, kokia bloga yra katarakta, ir nurodo skirtumą tarp kataraktos ir į akį įdėtus dirbtinius lęšius. Tai padeda atlikti chirurginį planavimą ir priežiūrą po operacijos. PG taip pat gali numatyti, kuriems pacientams gali kilti problemų, tokių kaip ragenos patinimas ar retėjimas po operacijos.
Naudojant AI, diagnozės yra tikslesnės ir objektyvesnės. Tai gali sukelti geresnių gydymo rezultatų ir padėti klinikoms gerai panaudoti savo išteklius.
Augantis AI poreikis JAV
JAV daugiau žmonių gyvena ilgiau, o nutukimo ir diabeto tempai auga. Tai reiškia, kad daugiau žmonių sirgs akių ligomis. Iki 2040 m. Apie 600 milijonų žmonių visame pasaulyje sirks diabetas, o vienas iš trijų gali išsivystyti diabetinei retinopatijai, tai yra rimta akių problema. Tai daro papildomą spaudimą akių klinikoms, kai nėra pakankamai specialistų.
Žiūrėti į vaizdus rankomis reikia daug laiko, kainuoja pinigus ir gali sukelti klaidų, ypač kai daugiau pacientų mato. AI mašinos gali automatiškai patikrinti vaizdus, sumažinti klaidas ir padėti klinikoms prižiūrėti daugiau pacientų, naudojančių tą patį personalą. Tai taip pat padeda žmonėms tose vietose, kur sunku gauti gerą akių priežiūrą.
Keletas tyrimų rodo, kad AI sistemos gali saugiai ir efektyviai patikrinti diabetines akių ligas reguliariuose gydytojų kabinetuose. Didelės akių ligoninės, tokios kaip Byers akių institutas Stanfordo universitete, padėjo įrodyti, kad AI gerai veikia akių priežiūrą.
PG klinikinės darbo eigos optimizavimas: įprastų užduočių automatizavimas
Viena didelė priežastis naudoti AI yra ne tik geresnė diagnozė, bet ir greičiau bei lengviau padaryti biuro darbą. Akių klinikos daug laiko praleidžia tokioms užduotims, kaip susitikimų planavimas, medicininių įrašų tvarkymas ir kalbėdami su pacientais. Šios užduotys reikalauja laiko nuo faktinės paciento priežiūros.
Kai kurios AI sistemos, kaip ir „Simbo AI“, gali atsakyti į telefonus ir tvarkyti skambučius. Akių klinikos gauna daug telefono skambučių apie susitikimus ir paciento klausimus. AI telefonų sistemos gali priimti šiuos skambučius, prieš apsilankymus pateikti instrukcijas ir rinkti informaciją apie pacientą. Tai sumažina personalo darbo krūvį.
PG taip pat padeda tvarkyti klinikinius duomenis. Tai gali sujungti akių vaizdus su elektroniniais sveikatos įrašais (EHR). Tai greičiau daro dokumentus, diagnozę ir gydymo planavimą. PG gali siųsti perspėjimus, kai bandymo rezultatai rodo, kad liga blogėja ar kyla problemų. Tai padeda gydytojams sutelkti dėmesį į pacientus, kuriems reikalinga skubi pagalba.
Popierinių darbų sumažinimas reiškia, kad klinikos veikia geriau, pacientai mažiau laukia, o gydytojai gali praleisti daugiau laiko su pacientais, o ne atlikti biuro užduotis.
Iššūkiai ir svarstymai mums
Nors AI siūlo naudos, akių klinikos JAV turi galvoti apie išlaidas, personalo mokymą ir naujų technologijų pritaikymą dabartinėms sistemoms. AI įrankių pirkimas reiškia pasirinkimą, kuris yra išbandytas medicininiam naudojimui, laikykitės privatumo taisyklių, tokių kaip HIPAA, ir gerai dirbti su esama klinikos programine įranga ir mašinomis.
Daugeliui klinikų reikia IT ekspertų ar partnerystės su technologijų kompanijomis, kad būtų teisingai nustatyta PG. Klinikos vadovai ir IT darbuotojai vaidina svarbų vaidmenį renkantis ir mokant darbuotojus, kaip gerai naudoti AI įrankius. Klinikose taip pat reikia tikrinti, ar AI veikia teisingai ir padeda pacientams. Tai padeda pateisinti išlaidas ir pagerina sistemas laikui bėgant.
Ateities AI perspektyva JAV oftalmologinėje praktikoje
AI technologija ateityje taps geresnė ir ji bus naudojama daugiau akių priežiūra. Nauji AI įrankiai gali sujungti įvairių tipų duomenis, tokius kaip OCT vaizdai, fondus paveikslėliai, regos lauko testai ir pacientų sveikatos informacija, kad būtų suteiktos tikslesnės diagnozės ir gydymo planai, sudaryti tik pacientui.
AI atrankos bendruomenėse gali tapti dažnesnės. Tai padės sumažinti spaudimą akių specialistams ir suteiks daugiau žmonių prieigą prie akių priežiūros. PG taip pat galėtų padėti geriau suplanuoti ir sekti operacijas, pagerindama rezultatus žmonėms, sergantiems glaukoma ir ragenos ligomis.
Klinikos vadovai, savininkai ir IT darbuotojai, kurie pradeda naudoti AI ir automatizuoti darbo eigas, bus geresnėje vietoje, kad galėtų valdyti augantį pacientų skaičių, išlaikant gerą paciento priežiūrą.
Santrauka
PG akys rūpinasi JAV geriau anksti rasti ir valdyti glaukomą ir ragenos ligas. Tam naudojamas mašininis mokymasis ir gilus mokymasis, norint greitai ir sąžiningai ištirti akių vaizdus, padedant gydytojams atlikti teisingas diagnozes ir laiku gydyti pacientus. PG padeda klinikoms tvarkyti daugiau pacientų ir pagerina priežiūrą, kai specialistai yra riboti.
Naudojant AI norint automatizuoti užduotis, tokias kaip telefono skambučiai, pavyzdžiui, naudojant „Simbo AI Systems“, klinikos veikia sklandžiau. Tai sumažina biuro darbą, todėl gydytojai gali praleisti daugiau laiko su pacientais.
Nors išlaidų ir technologijų nustatymas yra iššūkiai, AI aiškiai padeda JAV akių klinikoms, pasirinkdamos išbandytus AI įrankius ir mokymo personalą, klinikos gali rasti vizijos problemas, kurių tikslumas yra tikslumas, ir padaryti jų darbą efektyvesnį – norėdami geriau rūpintis žmonėmis, kuriems rizikuoja prarasti regėjimą.
Dažnai užduodami klausimai
Koks yra dirbtinio intelekto (AI) vaidmuo oftalmologijoje?
AI keičia oftalmologiją, naudodama mašininio mokymosi ir giluminio mokymosi metodus, kad padidintų diagnostinį tikslumą, supaprastintų darbo eigą ir pagerintų pacientų rezultatus.
Kaip AI padidina ankstyvą ligų nustatymą oftalmologijoje?
PG sistemos gali analizuoti oftalminius vaizdus, kad greitai ir tiksliai nustatytų ligos charakteristikas, palengvindamos ankstyvą tokių ligų, kaip glaukomos ir ragenos ligos, nustatymą.
Kokie mašinų mokymosi būdai dažniausiai naudojami oftalmologijoje?
Duomenų analizei pirmiausia naudojami dirbtiniai neuroniniai tinklai (ANN) ir konvoliuciniai neuroniniai tinklai (CNN).
Kaip AI pagerina diagnostinį tikslumą glaukomos valdyme?
AI suteikia standartizuotą ir greitą glaukomatozinių savybių identifikavimą, sumažina šališkumą ir padidina bendrą diagnostinį patikimumą.
Kokiais būdais AI padeda sergant ragenos ligomis?
PG padidina diagnostikos galimybes tokioms sąlygoms kaip keratitui ir keratokonui, todėl pagerėjo nustatymas ir gydymo planavimas.
Kokią naudą AI teikia okuloplastikoje?
PG padeda diagnozuoti ir stebėti akių vokų ir orbitos ligas, padidindamas chirurginį planavimą ir pooperacinį valdymą.
Kaip AI supaprastina klinikinę darbo eigą oftalmologijoje?
AI automatizuoja įprastas užduotis, sumažina gydytojo darbo krūvį ir leidžia jiems daugiau dėmesio skirti pacientų priežiūrai.
Kokios yra laukiamos AI ateities tendencijos oftalmologijoje?
Tobulėjant AI technologijai, tikimasi, kad jos pritaikymas diagnozės, stebėjimo, gydymo ir chirurgijos rezultatais tikimasi, kad žymiai išsiplės oftalmologijoje.
Kaip AI mažina vidinių ir tarpserverių šališkumą?
AI algoritmai pateikia objektyvius oftalmologinių vaizdų vertinimus, sumažindami skirtingų gydytojų interpretacijos skirtumus.
Kokį poveikį AI daro paciento rezultatams oftalmologijoje?
PG prisideda prie geresnio ankstyvo aptikimo ir valdymo, galiausiai lemia geresnius gydymo rezultatus ir padidino pacientų pasitenkinimą.
