MALI OČNI RAZGOVORI: Umjetna inteligencija u oftalmologiji

Za kampanju piše: dr Melita Adilović

Umjetna inteligencija (AI) predstavlja simulaciju ljudske inteligencije u kompjuterima, na način da kompjuter prima podatke (koji su već pripremljeni ili prikupljeni), obrađuje ih i daje odgovore. Također sistemi umjetne inteligencije mogu u određenoj mjeri prilagoditi svoje ponašanje analiziranjem prethodnih situacija i samostalnim radom.Umjetna inteligencija se smatra ključnom za digitalnu transformaciju društva i postala je prioritet Evropske Unije, a ista ima i  potencijal da revolucionira zdravstvenu zaštitu unapređenjem dijagnostike, poboljšanjem ishoda liječenja pacijenata, smanjenjem troškova i povećanjem efikasnosti. 

O primjeni umjetne inteligencije u oftalmologiji razgovarli smo sa dr Melitom Adilović,  specijalizanticom 4. godine oftalmologije i optometrije Poliklinike sa dnevnom bolnicom Doboj jug.

Za početak razgovora možete li nam reći, šta omogućava umjetna inteligencija u medicini i koliko je već ona prisutna u oftalmologji?

Umjetna inteligencija omogućava analizu i poboljšanje proučavanja podataka o bolestima koje pogađaju milione ljudi na svijetu. Bez sumnje je revolucionarna u raznim specijalnostima, kao što su oftalmologija, dermatologija i radiologija.

Upotreba sistema umjetne inteligencije u oftalmologiji pomaže da se pohrane hiljade slika oka i, na osnovu algoritma, segmentiraju slike koje odgovaraju „zdravom“ i „patološkom“ oku.

Pojam umjetne inteligencije u oftalmologiji nije ništa novo. CASNET konsultativni program glaukomskog oboljenja koji datira još iz 1976. godine pokazao je izvedivost primjene umjetne inteligencije u kliničkoj praksi.

Oftalmologija, kao oblast medicine čiji se dijagnostički temelji zasnivaju na upotrebi slikovnih i šematiziranih prikaza vjerojatno ima najširi opseg primjene umjetne inteligencije.

Na koji način trenutno funkcioniše primjena tehnologije umjetne inteligencije u oftalmologiji i koja je njena potencijalna uloga u budućnosti?

Algoritmi učenja u oftalmološkim aparatima su dizajnirani na način da kliničar dodjeljuje specifične, njemu poznate karakteristike bolesti, aparat ih na taj način prepoznaje, pamti, nauči i predoči kliničaru kada „uoči“ tu karakteristiku.

Automatski algoritmi koriste i analiziraju ogromnu količinu podataka, što je glavna prednost njihove upotrebe u oftalmologiji. Neki od najnaprednijih sistema koji su razvijeni ovom tehnologijom postižu uspješnost od blizu 90% što ih čini odličnom potporom za rad stručnjaka.

Jedan kliničar kao individua ne bi mogla analizirati ove ogromne količine informacija, jer se dijagnoze dobijaju iz ogromnog broja medicinskih i kliničkih podataka koji također omogućavaju kreiranje smjernica u prepoznatim patologijama. 

Neke studije već sugeriraju da će primjena tehnologije zasnovane na umjetnoj inteligenciji u oftalmologiji biti ključ budućnosti ove medicinske specijalnosti, jer omogućavaju ranu dijagnozu bolesti i osmišljavanje personaliziranih hodograma liječenja.

Koji su prema Vašem mišljenju najbolji primjeri trenutne primjene umjetne inteligencije u oftalmologiji?

Glaukom, kao subspecijalističko područje je odličan primjer kako umjetna inteligencija olakšava i unapređuje naš rad. Početni primjer primjene umjetne inteligencije u glaukomu uključuje mjerenje intraokularnog tlaka (IOP), čije dugoročno povećanje može dovesti do oštećenja očnog živca. Razvijena je kontaktna leća za kontinuirano praćenje kako bi se bolje definirali IOP parametri za praćenje napredovanja glaukoma.

Nadalje, mnogi algoritmi dubokog učenja razvijeni su na način da integriraju fotografiju fundusa (očnog dna), mjereći parametre poput veličine diska, veličine neuroretinalnog oboda, eskavacije i dr. Koliko su ti algoritmi učenja napredni govori da je jednom prilikom jedan sistem umjetne inteligencije nadmašio 5 od 6 oftalmologa koji se ne bave glaukomskom etiologijom u identificiranju glaukoma pomoću ovih kriterija.

Umjetna inteligencija je intergrisana i u slikovnim obradama kao što je optička koherentna tomografija (OCT) kao i kod testiranja vidnog polja, pri čemu oba postižu 93% osjetljivost u otkrivanju glaukoma.

Što se tiče umjetne inteligencije u oblasti medical retine, najnaprednija je u oblastima dijabetičke retinopatije (DR), retinopatije nedonoščadi (ROP) i senilne makularne degeneracije (AMD). Kod dijabetičke retinopatije umjetna inteligencija je obučena za otkrivanje klinički značajnog makularnog edema, što omogućuje raniju dijagnozu i liječenje DRa.

Retinopatija nedonoščadi također je pod utjecajem napretka umjetne inteligencije. Kompjuterizirani algoritmi i sistemi učenja aparata razvijeni su za određivanje nastanka i kvantificiranje napredovanja ROP-a. Konačno, umjetna inteligencija inkorporirana u OCTu i fotografiji fundusa se redovno koristi za otkrivanje AMD-a, glavnog uzroka gubitka vida u tački jasnog vida kod starijih osoba. Zapravo, studije su pokazale da je dijagnoza AMD-a pomoću umjetne inteligencije vođenih OCT slika i fotografija fundusa usporediva s ljudskim ocjenjivačima. Nedavno se pokazalo da model dubinskog učenja razlikuje makularni edem povezan sa starenjem, dijabetički makularni edem, druze i koroidalnu neovaskularizaciju sa 99,8% i 100% tačnosti.

Daljnje primjene umjetne inteligencije u oftalmologiji uključuju otkrivanje malignih bolesti oka. Algoritmi učenja razvijeni su za otkrivanje karcinoma bazalnih stanica i karcinoma skvamoznih stanica, te za pomoć u preoperativnom označavanju rubova i rekonstruktivnom planiranju.

Osim toga, studije pokazuju da je umjetna inteligencija pokazala uspjeh u otkrivanju katarakte, ocjenjivanju i proračunu snage intraokularne leće (IOL).

Sistemi umjetne inteligencije također se koriste za dijagnosticiranje bolesti rožnice, gdje se na temelju Scheimpflug tonometrije i OCT slika može dijagnosticirati Fuchsova distrofija, keratokonus  i druga oboljenja rožnice.

Za kraj razgovora, možete li podijeliti Vaše mišljenje s nama, da li će umjetna inteligencija u budućnosti zamijeniti oftalmologe? 

Tehnološki napredak neće zamijeniti stručnjake. Istraživanja koja kompariraju sisteme umjetne inteligencije sa ljudskim stručnjacima sve dovode do istog zaključka – da  tehnologija samo pomaže liječnicima, a ne zamjenjuje ih.

Oftalmološki sistemi umjetne inteligencije imaju prednost, jer smanjuju vrijeme potrebno za interpretaciju slikovnih podataka, omogućuju oftalmolozima da steknu bolje razumijevanje napredovanja bolesti i pomažu u ranijem dijagnosticiranju, određivanju stadijuma i prognozi bolesti.

Sa druge strane, jedan od faktora koji najviše ograničava implementaciju umjetne inteligencije je cijena. Malo je studija u literaturi koje se fokusiraju ili čak razmatraju učinak cijene na praktičnost umjetne inteligencije.

Drugi faktori su lažno pozitivni rezultati koji proizilaze iz sistema umjetne inteligencije, te nekada pogrešno postavljenih algoritama u sistemu i nedovoljnog testiranja istog.

Iako je potrebno više studija o ishodima upotrebe sistema umjetne inteligencije, na temelju do sada stečenih saznanja očekuje se da će upotreba umjetne inteligencije u oftalmologiji poboljšati ishode u dijagsticiranju, praćenju i liječenju oftalmoloških bolesti svih pacijenata.

Adilović dr Melita – specijalizantica 4. godine oftalmologije i optometrije Poliklinike sa dnevnom bolnicom Doboj jug. Od 2021. godine kandidat doktorskog studija Biomedicine i zdravstva. Član Medical Advisory board za Global Voice for Autism. Dio operativnog tima u Specijalnoj Oftalmološkoj bolnici Royal oftalmologija u Doboju te Poliklinike Srce Sarajeva. Polja interesovanja: operativni zahvati katarakte, glaukom i intraokularne hipertenzije, medical retina, okuloplastična hirurgija.

M-BA-00000972