Retinopathie van prematuriteit (ROP), een ernstige oogaandoening die voorkomt bij premature baby's, is een belangrijke oorzaak van slechtziendheid en blindheid.
Een vroegtijdige behandeling kan de ergste gevolgen van ROP verzachten, maar het tekort aan kinderoogartsen, vooral in landen met lage en middeninkomens, vormt een groot obstakel.
In een onderzoek gepubliceerd in The LancetOnderzoekers ontwikkelden een codevrij AI-model om ROP te diagnosticeren aan de hand van netvliesbeelden.
Ze geloven dat het model oogartsen zal helpen bij het diagnosticeren van oogaandoeningen, waar ook ter wereld, omdat het draait op Google Cloud en er minimale technische kennis nodig is om het te bedienen.
Over retinopathie van prematuriteit (ROP)
ROP is een abnormale groei van bloedvaten in het netvlies die meestal wordt waargenomen bij kinderen die voor de 31e week van de zwangerschap zijn geboren of een lichaamsgewicht van minder dan 3 pond hebben.
Hoewel milde ROP vanzelf kan verdwijnen, kunnen ernstige gevallen leiden tot netvliesloslating, slechtziendheid en blindheid.
Er worden verschillende retinale kenmerken gebruikt om de diagnose ROP te stellen, waaronder plus disease, gedefinieerd als abnormale kronkeligheid van de retinale bloedvaten. "De aanwezigheid van plus disease wordt beschouwd als een marker van retinopathie die behandeling vereist", leggen de onderzoekers in het onderzoek uit. Routinescreening door kinderoogartsen kan de progressie van ROP helpen voorkomen.
Eerdere onderzoeken hebben al aangetoond dat AI-modellen nauwkeurig ernstige ROP kunnen diagnosticeren op basis van de analyse van netvliesbeelden. De meeste van deze modellen vereisen echter technische expertise en aanzienlijke hardwarebronnen, die in sommige medische omgevingen schaars zijn.
Een toegankelijk AI-model zonder code lost deze uitdagingen op, zodat oogartsen overal met een internetverbinding toegang hebben tot geavanceerde netvliesdiagnostiek.
De rol van AI
Het onderzoek vergelijkt een AI-model zonder code dat is gebouwd op Google Cloud AutoML Vision Application Programming Interface (API) en een model op maat dat vanaf nul is opgebouwd.
"De codevrije AI-toepassing werd ontwikkeld met behulp van beelden van pasgeborenen met een etnisch en sociaaleconomisch diverse achtergrond in een ziekenhuis in het Verenigd Koninkrijk," beschreven de onderzoekers.
Omdat het draait op Google Cloud AutoML, vereist het model minimale technische expertise en geen hardware behalve een internetverbinding - je voert gewoon je netvliesafbeeldingen in het voorgetrainde model in.
Uit het onderzoek bleek dat het codevrije Google Cloud AutoML-model vergelijkbaar presteerde met het op maat gemaakte model, met een vergelijkbare nauwkeurigheid als senior oogartsen bij het detecteren van plusziekte.
Een van de auteurs, Dr. Konstantinos Balaskas, universitair hoofddocent aan het University College in Londen, zeiAangezien retinopathie van vroeggeboorte kan worden opgespoord en behandeld, zou geen enkel kind blind mogen worden. We hopen dat onze techniek om de diagnostiek van retinopathie van vroeggeboorte te automatiseren de toegang tot zorg in achtergestelde gebieden zal verbeteren en blindheid bij duizenden pasgeborenen wereldwijd zal voorkomen."
Dr. Deepak Bhatt, MPH, de directeur van Mount Sinai Heart in New York, prees het onderzoek en zei: "Dit is een slim onderzoek dat een potentieel zeer nuttige toepassing van kunstmatige intelligentie laat zien. De auteurs toonden aan dat hun AI-programma net zo goed presteerde als ervaren oogartsen bij het identificeren van een belangrijke oorzaak van blindheid bij kinderen door netvliesbeelden te onderzoeken."
Bhatt benadrukte het potentieel van AI in de gezondheidszorg: "Machine learning en AI hebben zich verplaatst van science fiction naar mogelijk nut in de klinische praktijk. Deze studie is daar een mooi voorbeeld van. Er zijn meer van dit soort onderzoeken nodig in diverse populaties."
Codevrije cloud-gebaseerde modellen zijn beschikbaar voor iedereen met een internetverbinding.
Er zijn geen hardwarevereisten en het model is voorgetraind, dus je hebt alleen een invoer nodig (in dit geval netvliesbeelden).
De onderzoekers geven toe dat het model voornamelijk is getest met beelden die zijn gemaakt met Retcam, een specifiek type netvliescamera dat over het algemeen duur is.
Maar met wat werk kan het worden uitgebreid naar andere netvliesbeelden, zodat zorgverleners overal ter wereld toegang krijgen tot geavanceerde netvliesdiagnostiek.
