Firma z branży technologii medycznych wykorzystuje sztuczną inteligencję, aby szybko i dokładnie zdiagnozować choroby siatkówki w każdym miejscu na świecie - informuje Unijny Serwis Informacyjny Badań i Rozwoju (CORDIS).

Według Światowej Organizacji Zdrowia aż 420 milionów osób choruje na pewną formę choroby siatkówki, na przykład retinopatię cukrzycową, zwyrodnienie plamki żółtej związane z wiekiem oraz jaskrę. Jeszcze bardziej niepokojący jest fakt, że te liczby stale rosną – i to szybko. Przykładowo, w związku ze starzeniem się społeczeństwa na świecie, oczekuje się, że liczba chorych na zwyrodnienie plamki żółtej związane z wiekiem zwiększy się o ponad 25 % w ciągu najbliższych 10 lat, ze 196 milionów do 243 milionów.

Podobnie retinopatia cukrzycowa, będąca skutkiem cukrzycy i wiodącą przyczyną ślepoty, dotyka obecnie 146 milionów cukrzyków. Według Międzynarodowego Stowarzyszenia Diabetyków liczba chorych do 2030 roku wyniesie 578 milionów.

„Leczenie tych chorób będzie wymagało pomocy wielu okulistów”, mówi Arnaud Lambert, prezes i założyciel aiVision, francuskiej firmy badawczej pracującej nad stworzeniem skutecznych narzędzi diagnostycznych wykorzystywanych w przypadku patologii siatkówki. „Oczekiwany wzrost liczby okulistów o 2 % w skali świata w ciągu kolejnych 25 lat to zdecydowanie za mało, aby poradzić sobie z szacowanym wzrostem zapotrzebowania”.

Dzięki finansowaniu ze środków Unii Europejskiej aiVision planuje wypełnić tę lukę, wykorzystując w tym celu sztuczną inteligencję. „Opracowanie narzędzi cyfrowych i najnowszych technologii pozwoli nam w pełni zautomatyzować diagnozowanie chorób siatkówki”, wyjaśnia Timothée Faucon, główny naukowiec aiVision. „Dzięki temu pomożemy zredukować liczbę osób cierpiących na ślepotę na świecie”.

Zwiększenie możliwości leczenia

Celem projektu jest poprawienie opieki nad pacjentami poprzez pomoc w postawieniu szybkiej diagnozy okulistycznej dla jak największej liczby osób. „Wykorzystujemy sztuczną inteligencję, która pozwala lekarzom innych specjalizacji szybko i skutecznie skierować pacjentów do okulistów w celu przeprowadzenia diagnozy i leczenia”, zauważa Lambert.

W sercu tego rozwiązania jest aiVista, narzędzie okulistyczne, które bazuje na algorytmach sztucznej inteligencji opracowanych w celu postawienia diagnozy, przy wykorzystaniu różnego rodzaju zdjęć siatkówki. W praktyce pacjent idzie do lekarza pierwszego kontaktu, który przy pomocy aiVista robi zdjęcia dna oka, czyli jego wewnętrznej tylnej powierzchni. Te zdjęcia są następnie przesyłane do bezpiecznego systemu aiVista w chmurze, gdzie algorytmy sztucznej inteligencji analizują je i odsyłają wyniki w ciągu mniej niż 2 sekund. Udowodniony stopień dokładności tego rozwiązania wynosi ponad 99 %. „Nowa technologia zwiększy możliwości leczenia okulistycznego z korzyścią dla całej populacji”, dodaje Lambert.

.... ZOBACZ RÓWNIEŻ:

Badania wzroku zawsze i wszędzie

Według Faucona rozwiązanie aiVista przyniesie nowe możliwości w zakresie zdalnej diagnostyki pacjentów okulistycznych. „Dzięki prostej kamerze cyfrowej i zdjęciom dna oka wykonanym przez osoby niewyspecjalizowane aiVista może zidentyfikować nieprawidłowości i charakterystyczne objawy różnych patologii okulistycznych”, mówi badacz. „Ponadto narzędzie jest dostępne prze całą dobę, w każdym miejscu świata”.

Ten aspekt jest szczególną zaletą w przypadku odległych regionów i krajów rozwijających się, gdzie dostęp do zasobów opieki zdrowotnej jest ograniczony. „We Francji na wizytę u okulisty trzeba czekać średnio 4,5 miesiąca, a odległych regionach nawet rok”, zauważa Lambert. „Nasze rozwiązanie jest odpowiedzią na ograniczoną liczbę lekarzy, ponieważ umożliwia postawienie diagnozy na odległość”.

Oprócz swojej obecności w Europie aiVista jest także wykorzystywane na Bliskim Wschodzie i w północnej Afryce. W planach jest wdrożenie narzędzia w kilku afrykańskich krajach i w Stanach Zjednoczonych w 2021 roku. Chociaż aiVista jest obecnie zdolne identyfikować objawy retinopatii cukrzycowej, firma chciałaby rozszerzyć swoje możliwości o wszystkie patologie siatkówki.

© Unia Europejska, [2020] | źródło: CORDIS