AI kann helfen, spot Neugeborenen mit Risiko für die meisten schweren form des blendenden Krankheit
Eine künstliche Intelligenz (KI) Gerät, das wurde schnell aufgespürt, die für Genehmigung durch die Food and Drug Administration helfen kann, zu identifizieren Neugeborenen mit einem Risiko für aggressive posteriore Retinopathie von Frühgeburt (AP-ROP). AP-ROP-ist die schwerste form von ROP und kann schwierig sein zu diagnostizieren, Zeit zu sparen vision. Die Ergebnisse des National Eye Institute geförderte Studie, veröffentlicht online am 7. Februar in der Augenheilkunde.
„Die künstliche Intelligenz hat das Potenzial, um zu helfen uns zu erkennen, Neugeborene mit AP-ROP früher. Aber es bietet auch die Grundlage für die quantitativen Metriken, um uns zu helfen, besser zu verstehen, AP-ROP-Pathophysiologie, das ist der Schlüssel für die Verbesserung, wie wir es schaffen,“ sagte der Studie leitende Ermittler, Peter J. Campbell, M. D., M. P. H., Casey Eye Institute, Oregon Health and Science University in Portland.
Babys, die vorzeitig geboren sind mit einem Risiko für Retinopathie. Das heißt, Sie haben zerbrechliche Gefäße in Ihre Augen, die Auslaufen können Blut und wachsen ungewöhnlich. Wenn Sie unbehandelt verlassen werden, das Wachstum der Blutgefäße können sich verschlechtern und das Schrammen verursachen, das ziehen kann und verursachen Ablösung der Netzhaut, dem lichtempfindlichen Gewebe an der Rückseite des Auges. Netzhautablösung ist die Haupt-Ursache von Verlust der Sehkraft von ROP. Jedes Jahr, die Inzidenz der ROP in den Vereinigten Staaten ist etwa bei 0,17%. Die meisten Fälle sind mild und lösen ohne Behandlung.
Bei der Geburt sind die Augen von Frühchen sind abgeschirmt und streng bewacht auf Anzeichen einer Retinopathie. Aber ROP-abhängige Veränderungen auftreten, entlang ein Spektrum von Schweregrad. AP-ROP entgehen Diagnose, da dessen Funktionen kann man auch subtiler und schwerer zu schätzen als typische ROP. AP-ROP wurde offiziell anerkannt, als eine diagnostische Entität im Jahr 2005. Doch in der täglichen Praxis gibt es erhebliche Unterschiede in der, wie die ärzte interpretieren, ob der fundus-Bilder genommen von der Innenseite des Auges Anzeichen von AP-ROP. „Selbst die erfahrenen evaluatoren bekannt sind uneinig darüber, ob der fundus-Bilder zeigen AP-ROP“, sagte Campbell.
In einer früheren Studie, vertieftes lernen, eine Art von KI für die Bilderkennung, war genauer als Experten bei der Erkennung von subtilen Muster in der fundus-Bilder und Klassifizierung der ROP. Mit Hilfe der automatischen deep-learning-ROP-Klassifikator, die Forscher entwickelte eine quantitative Kreislauf-schwere-score (Skala 1-9) für die Bewertung der Neugeborenen monitoring von Krankheitsverlauf und ansprechen auf die Behandlung. Die Studie, die allerdings nicht speziell auf AP-ROP-Erkennung.
Für die aktuelle Studie, neun Neonatologie-Zentren verwendet Tiefe lernen, um festzustellen, wie gut es erkannt AP-ROP. Die 947 Neugeborenen in der Studie gefolgt wurden im Laufe der Zeit und mit der fundus-Bilder von insgesamt 5945 Augen-Untersuchungen analysiert wurden sowohl von der deep-learning-system und ein team von Experten aus der fundus-Bild.Klasse.
Unter aller Augen folgten, 3% entwickelt AP-ROP.
Es gab einen signifikanten Grad der inter-reader Uneinigkeit unter den Experten darüber, was auf die Notwendigkeit für Objektive Kriterien der schwere der Erkrankung.
Wichtig ist, dass ein klarer, quantifizierbarer AP-ROP-Patienten-Profil aufgetaucht, die dabei helfen könnten, zu identifizieren at-risk-Kleinkinder früher. Säuglinge, die entwickelt AP-ROP eher verfrüht. Verglichen mit Säuglingen, die Behandlung benötigt, aber nie entwickelt, AP-ROP-, AP-ROP Kinder geboren wurden leichter (617 g vs. 679 g) und jüngeren (24.3 Wochen vs. 25.0 Wochen). Keine Säuglinge geboren nach 26 Wochen entwickelt AP-ROP in dieser Bevölkerung.
AP-ROP tendierte auch zu Beginn rasant und schnell wachsen schlechter. Obwohl schnelle Fortschreiten der Krankheit wurde immer stillschweigend in der Diagnose von AP-ROP, bisher gibt es noch keine Möglichkeit zu Messen, diese klinische Funktion. Die überwachung der rate von vaskulären Schweregrad-score Veränderungen könnten daher verbessern die Erkennung von AP-ROP-Risiko, nach der die Ergebnisse der Studie.
Neugeborene mit AP-ROP auch häufiger komorbiditäten wie chronische Lungenerkrankungen, im Vergleich zu Säuglingen ohne AP-ROP. Die Voraussetzung für höhere Sauerstoff-Konzentrationen bei Säuglingen mit Lungenerkrankungen eine Rolle gespielt haben können in Ihre Augenerkrankung, sagte Campbell. Vor Jahrzehnten, die Forscher gemacht eine Verbindung zwischen dem routinemäßigen Einsatz von hohen Konzentrationen von Sauerstoff bei der Geburt und eine Zunahme in der Entwicklung der Retinopathie. Sauerstoff ist fast immer Voraussetzung für das überleben, aber titriert, sehr sorgfältig zu maximieren überleben, während die Risikominimierung der vision. „Es ist noch immer ein Spagat“, sagte Campbell.
„Es ist wichtig zu erkennen, dass es derzeit keinen Goldstandard für die Diagnose AP-ROP. Aber mit objektiven, AI-basierte Metriken für die Erkennung von AP-ROP ist ein Schritt in die richtige Richtung für diese besonders gefährdete Bevölkerung von Kleinkindern“, sagte Grace L. Shen, Ph. D., der es gelingt, die Erkrankungen der Netzhaut-Programm für den Bereich der Außeruniversitären Wissenschaft-Programme in der NEI.