Oftalmološka veštačka inteligencija postaje sve značajnija u dijagnostikovanju sistemskih bolesti, predstavljajući revolucionaran pristup koji koristi karakteristike očiju za identifikaciju abnormalnosti u drugim organima i sistemima. Sa sve većim napretkom u tehnologiji snimanja i analize slike, oftalmološka veštačka inteligencija otvara vrata za rano otkrivanje i efikasnije lečenje širokog spektra bolesti.
Nedavno istraživanje, vođeno Gao Iuankuom sa Univerziteta nauke i tehnologije u Makau, naglašava potencijal očiju kao ključnog prozora u opšte zdravlje. Fiziološke karakteristike oka, kao što su složene vaskularne i neuronske mreže, pružaju vredne informacije o stanju raznih organa. Na primer, promene u krvnim sudovima oka mogu ukazivati na probleme u mozgu, srcu, jetri i bubrezima.
Ovaj pristup koristi različite tehnike snimanja, uključujući fotografiju fundusa u boji, optičku koherentnu tomografiju i angiografiju optičke koherentne tomografije, kako bi se prikupile strukturne informacije o oku iz više dimenzija. Kombinujući ove informacije sa naprednim algoritmima veštačke inteligencije, istraživači su u mogućnosti da identifikuju uzorke koji ukazuju na prisustvo sistemskih bolesti.
Jedan od ključnih aspekata ovog istraživanja je primena veštačke inteligencije za analizu oftalmoloških slika. Dva osnovna pristupa uključuju krajnje do krajnjeg učenja, gde se modeli uče na osnovu masivnih podataka o slici radi razvoja skrining i dijagnostičkih alata, i inženjering karakteristika koji se oslanjaju na prethodno medicinsko znanje i tradicionalne metode mašinskog učenja.
Ovo istraživanje takođe istražuje primenu oftalmološke veštačke inteligencije u različitim sistemskim bolestima, uključujući neurološke, kardiovaskularne, hepatobilijarne i hematološke bolesti. Takođe se razmatraju izazovi sa kojima se suočava ovaj pristup, uključujući heterogenost podataka, interpretabilnost modela i tačnost zadataka klasifikacije.
U zaključku, oftalmološka veštačka inteligencija obećava revolucionaran pristup u dijagnostikovanju sistemskih bolesti. Dalja istraživanja trebalo bi da se fokusiraju na integraciju različitih informacija, kao i primenu novih tehnologija poput blokčeina i modela velikih jezika kako bi se unapredila dijagnostička tačnost i efikasnost. Ovo će omogućiti prelazak ovih inovacija iz laboratorije u kliničku praksu, pružajući medicinskim stručnjacima moćan alat za rano otkrivanje i efikasno lečenje sistemskih bolesti.
