Выявление детских заболеваний глаз на ранней стадии является глобальной проблемой. Традиционные процедуры скрининга зависят от больниц и офтальмологов, которые являются дорогостоящими и трудоемкими. Использование искусственного интеллекта (ИИ) для оценки состояния глаз детей с помощью мобильных фотографий может облегчить удобное и раннее выявление заболеваний глаз в домашних условиях.
Близорукость, косоглазие и птоз - распространенные проблемы со зрением у детей, которые могут значительно ухудшить их зрительное здоровье, общее самочувствие и развитие. Однажды возникшая близорукость необратима, а ранняя близорукость может перерасти в близорукость высокой степени, если ее не распознать и не контролировать. Хотя близорукость высокой степени часто ассоциируется с рядом серьезных проблем со зрением, включая отслоение сетчатки, миопическую дегенерацию желтого пятна, неоваскуляризацию сосудистой оболочки, глаукому и катаракту, которые могут привести к существенному ухудшению зрения и потенциальной слепоте. Косоглазие и птоз не только ухудшают внешний вид пациента, но и могут повлиять на развитие заболевания. зрительная система, особенно в детском возрасте, который является критическим периодом зрительного развития.
Близорукость, косоглазие и птоз - распространенные проблемы со зрением у детей, которые могут значительно ухудшить их зрительное здоровье, общее самочувствие и развитие. Однажды возникшая близорукость необратима, а ранняя близорукость может перерасти в близорукость высокой степени, если ее не распознать и не контролировать. Хотя близорукость высокой степени часто ассоциируется с рядом серьезных проблем со зрением, включая отслоение сетчатки, миопическую дегенерацию желтого пятна, неоваскуляризацию сосудистой оболочки, глаукому и катаракту, которые могут привести к существенному ухудшению зрения и потенциальной слепоте. Косоглазие и птоз не только ухудшают внешний вид пациента, но и могут повлиять на развитие заболевания. зрительная система, особенно в детском возрасте, который является критическим периодом зрительного развития.
Читайте также: Правительство РФ выделяет дополнительные средства на приобретение системы постоянного мониторинга глюкозы для детей с сахарным диабетом
Ранний скрининг и выявление этих заболеваний имеют важное значение для успешного ведения и терапии. Скрининг на различные глазные заболевания проводится в основном в больницах опытными офтальмологами, что приводит к задержкам в проведении скрининга, диагностики и лечения. Необходим эффективный подход к скринингу, позволяющий родителям проводить раннее обследование дома и преодолевать эти ограничения.
В перекрестном исследовании, проведенном в Девятой народной больнице Шанхая в Китае с 1 октября 2022 года по 30 сентября 2023 года, приняли участие 476 детей с диагнозом миопия (n = 251), косоглазие (n = 180) и/или птоз (n = 171).
Исследователи использовали 1419 изображений, сделанных с помощью смартфона, для обучения модели на основе глубокого обучения.
Они оценили чувствительность, специфичность и точность модели.
Модель показала высокую чувствительность и правильно определила близорукость, косоглазие и птоз в 84%, 73% и 85% случаев соответственно.
Он также правильно идентифицировал людей без близорукости, косоглазия и птоза (специфичность: 76%, 85% и 95% соответственно).
Модель показала хорошую точность (80%-92%) и высокую производительность (83%-94%) для всех трех условий.
"Эти результаты свидетельствуют о том, что это может помочь семьям в обследовании детей на близорукость, косоглазие и птоз, способствуя раннему выявлению и снижая риск потери зрительных функций и серьезных проблем из-за несвоевременного обследования", - пишут авторы.
Исследование:https://jamanetwork.com/journals/jamanetworkopen/fullarticle/2822029
В перекрестном исследовании, проведенном в Девятой народной больнице Шанхая в Китае с 1 октября 2022 года по 30 сентября 2023 года, приняли участие 476 детей с диагнозом миопия (n = 251), косоглазие (n = 180) и/или птоз (n = 171).
Исследователи использовали 1419 изображений, сделанных с помощью смартфона, для обучения модели на основе глубокого обучения.
Они оценили чувствительность, специфичность и точность модели.
Модель показала высокую чувствительность и правильно определила близорукость, косоглазие и птоз в 84%, 73% и 85% случаев соответственно.
Он также правильно идентифицировал людей без близорукости, косоглазия и птоза (специфичность: 76%, 85% и 95% соответственно).
Модель показала хорошую точность (80%-92%) и высокую производительность (83%-94%) для всех трех условий.
"Эти результаты свидетельствуют о том, что это может помочь семьям в обследовании детей на близорукость, косоглазие и птоз, способствуя раннему выявлению и снижая риск потери зрительных функций и серьезных проблем из-за несвоевременного обследования", - пишут авторы.
Исследование:https://jamanetwork.com/journals/jamanetworkopen/fullarticle/2822029