هوش مصنوعی و پیشگیری از پیشرفت قوز قرنیه

قوز قرنیه یکی از اختلالات چشمی است که می‌تواند به کاهش شدید بینایی و حتی نیاز به پیوند قرنیه منجر شود. پژوهشگران اکنون با استفاده از هوش مصنوعی توانسته‌اند بیماران را بر اساس ریسک پیشرفت بیماری دسته‌بندی کرده و مشخص کنند چه افرادی نیاز فوری به درمان دارند و چه کسانی می‌توانند تحت نظر باقی بمانند. این روش نوین می‌تواند تغییر بزرگی در مدیریت این بیماری ایجاد کند و از بین رفتن بینایی بیماران جلوگیری نماید.

قوز قرنیه و چالش‌ های درمان

قوز قرنیه (Keratoconus) اختلالی است که معمولاً در نوجوانی یا اوایل بزرگسالی بروز می‌کند و با پیشرفت زمان وخیم‌تر می‌شود. این بیماری از هر ۳۵۰ نفر یک نفر را تحت تأثیر قرار می‌دهد و در مراحل شدید نیازمند پیوند قرنیه است.

• در مراحل ابتدایی، استفاده از لنز تماسی می‌تواند مشکلات بینایی را مدیریت کند.
• پیش‌بینی پیشرفت بیماری دشوار است و تنها پایش طولانی مدت بیماران امکان تشخیص نیاز فوری به درمان را فراهم می‌کند.
• درمان به موقع با روش کراس-لینکینگ می‌تواند از پیشرفت بیماری جلوگیری کند، اما تعیین بیمارانی که به سرعت نیازمند درمان هستند، چالشی بزرگ برای پزشکان است.

دکتر شفیع بلال از بیمارستان چشم مورفیلد لندن می‌گوید: «قوز قرنیه باعث بیرون‌زدگی قرنیه می‌شود و شایع‌ترین دلیل پیوند قرنیه در کشورهای غربی است. مشکل اصلی این است که پزشکان نمی‌توانند پیش‌بینی کنند چه کسی دچار پیشرفت سریع خواهد شد.»

استفاده از هوش مصنوعی برای تشخیص پرخطر و کم‌ خطر

پژوهشگران با بررسی ۳۶ هزار و ۶۷۳ اسکن OCT از ۶۶۸۴ بیمار موفق شدند الگوریتمی توسعه دهند که تنها با داده‌های ویزیت اولیه، بیماران را به دو گروه پرخطر و کم‌خطر دسته‌بندی کند.

• تقریباً دوسوم بیماران در گروه کم‌خطر قرار گرفتند و نیازی فوری به درمان نداشتند.
• یک‌سوم بیماران در گروه پرخطر قرار گرفتند و باید سریعاً تحت درمان کراس-لینکینگ قرار می‌گرفتند.
• با اضافه شدن داده‌های ویزیت دوم، دقت پیش‌بینی الگوریتم به حدود ۹۰ درصد رسید، که نشان از توانمندی بالای هوش مصنوعی در تشخیص پیشرفت بیماری دارد.

این روش می‌تواند زمان پزشکان را صرفه‌جویی کرده و امکان تمرکز بر بیماران نیازمند درمان فوری را فراهم کند.

مزایای بالینی استفاده از هوش مصنوعی

هوش مصنوعی نه تنها برای تشخیص نیاز فوری به درمان کاربرد دارد، بلکه مزایای گسترده‌تری برای مدیریت بیماران مبتلا به قوز قرنیه ایجاد می‌کند.

• کاهش نیاز به پیگیری‌های مکرر و طولانی مدت برای بیماران کم‌خطر.
• جلوگیری از پیشرفت بیماری و کاهش احتمال نیاز به پیوند قرنیه.
• امکان تصمیم‌گیری سریع و دقیق پزشکان بر اساس تحلیل داده‌های بزرگ و پیچیده.

دکتر بلال می‌گوید: «این اولین مطالعه‌ای است که با چنین دقتی قادر به پیش‌بینی پیشرفت قوز قرنیه با ترکیب اسکن‌ها و داده‌های بیماران است.»

آینده پژوهش و توسعه الگوریتم‌ های پیشرفته

پژوهشگران در حال توسعه الگوریتمی پیشرفته‌تر هستند که با میلیون‌ها اسکن چشم آموزش داده خواهد شد. این الگوریتم می‌تواند علاوه بر پیش‌بینی پیشرفت قوز قرنیه، در تشخیص عفونت‌های چشمی و بیماری‌های ارثی چشم نیز کاربرد داشته باشد.

• الگوریتم‌های هوش مصنوعی قادر خواهند بود داده‌های بزرگ و پیچیده پزشکی را به سرعت تحلیل کنند.
• با استفاده از این فناوری، پزشکان می‌توانند درمان شخصی‌سازی‌شده و مبتنی بر ریسک برای هر بیمار ارائه دهند.
• این پیشرفت می‌تواند موجب افزایش دقت تشخیص، کاهش هزینه‌های درمانی و حفظ طولانی مدت بینایی بیماران شود.

جمع‌ بندی

هوش مصنوعی به عنوان یک ابزار پیش‌بینی‌کننده در مدیریت بیماران مبتلا به قوز قرنیه، گام بزرگی در حفظ بینایی و بهبود کیفیت زندگی بیماران است. با دسته‌بندی بیماران به گروه‌های پرخطر و کم‌خطر و ارائه راهنمایی برای درمان به موقع، پزشکان می‌توانند منابع درمانی خود را بهینه‌تر مدیریت کنند.

این پژوهش نشان می‌دهد که ترکیب اسکن‌های دقیق OCT و داده‌های بالینی، به همراه الگوریتم‌های هوش مصنوعی، می‌تواند انقلابی در تشخیص و پیشگیری از پیشرفت بیماری‌های چشمی ایجاد کند و آینده‌ای روشن برای مراقبت بینایی بیماران رقم بزند.