 |
Mô hình học sâu võng mạc |
Mô hình học sâu võng mạc, được phát triển trong quá trình nghiên cứu kéo dài ba năm của Đại học Monash, Úc, giúp các bác sĩ gia đình và chuyên gia chăm sóc sức khỏe phát hiện và dự đoán nguy cơ tắc tĩnh mạch võng mạc (RVO), xảy ra khi cục máu đông chặn tĩnh mạch trong võng mạc của mắt.
Tuy nhiên, công nghệ này cũng có khả năng dự đoán nguy cơ đau tim và đột quỵ, bởi vì võng mạc được kết nối rất chặt chẽ với các bộ phận khác của cơ thể thông qua hệ thống thần kinh trung ương.
Nghiên cứu được công bố trên tạp chí Eye , được thực hiện bởi Monash Medical AI Group, nằm trong Trung tâm Nghiên cứu Điện tử Monash của trường đại học.
Tác giả nghiên cứu, Phó giáo sư Zongyuan Ge, cũng là Nghiên cứu viên cấp cao phụ trợ tại Khoa Kỹ thuật hệ thống điện và máy tính, cho biết RVO là bệnh mạch máu võng mạc phổ biến thứ hai trên thế giới, ảnh hưởng đến khoảng 16 triệu người. Nếu được chẩn đoán quá muộn hoặc không được điều trị, nó có thể dẫn đến mất thị lực, hoặc trong trường hợp nghiêm trọng là mù lòa.
RVO có thể xảy ra nếu tĩnh mạch mắt quá hẹp và có nhiều khả năng xảy ra ở những người mắc bệnh tiểu đường, huyết áp cao hoặc mức cholesterol cao.
Trong quá trình nghiên cứu, các nhà nghiên cứu đã đào tạo một mô hình AI để phân biệt giữa hơn 10.500 hình ảnh đáy mắt (ảnh phía sau mắt) được thu thập từ Bệnh viện Tây Trung Quốc thuộc Đại học Tứ Xuyên. Một số bệnh nhân được chụp trong ảnh bị tắc tĩnh mạch võng mạc, trong khi những người khác thì không.
Phó giáo sư Ge cho biết trí tuệ nhân tạo trước đây tập trung vào các bệnh về mắt truyền thống hơn như bệnh võng mạc tiểu đường, tăng nhãn áp hay đục thủy tinh thể. Tuy nhiên, rất hiếm khi một nghiên cứu liên kết hình ảnh đáy mắt với các yếu tố nguy cơ bệnh thần kinh và hệ thống. Ông nói: "Chúng tôi tin rằng nghiên cứu của chúng tôi nâng cao hiểu biết về những gì AI thực sự có thể làm trong chẩn đoán và quản lý bệnh."
Hàng trăm nghìn mẩu dữ liệu đã được sử dụng để đào tạo mô hình AI và cho phép đưa ra các dự đoán có độ chính xác cao.
Phó giáo sư Ge lưu ý : “Khả năng của trí tuệ nhân tạo trong việc thực hiện các phép tính lớn và nắm bắt các yếu tố chưa biết để phân loại vượt xa khả năng và suy nghĩ của con người”.
Công cụ thuật toán có thể sẽ là một công cụ mạnh mẽ để giúp các bác sĩ và bác sĩ lâm sàng dự đoán nguy cơ mắc RVO cũng như các bệnh tim mạch và mạch máu não khác như đột quỵ trong tương lai—ngay cả khi họ không chuyên về lĩnh vực đó.
“Chúng tôi cũng hy vọng thuật toán sẽ giúp bệnh nhân kiểm tra sức khỏe mạch máu của họ rẻ hơn và dễ tiếp cận hơn, có thể từ 20 đến 40 đô la, so với chi phí thông thường khoảng 3.000 đô la cho một lần chụp MRI ở các nước phát triển”, phó giáo sư Ge cho biết. .
Ông cho biết điều này đặc biệt quan trọng đối với dân số già của Úc và tình trạng thiếu bác sĩ nhãn khoa trên toàn quốc.
Người ta hy vọng nghiên cứu này sẽ dẫn đến các thử nghiệm lâm sàng ở Trung Quốc, Úc, Anh và Mỹ.
