Штучний інтелект змінює профілактичний догляд за очима та захищає зір

Очі, ключовий орган чуття, відіграють важливу роль на кожному етапі нашого життя.

Вони передають інформацію в мозок про зовнішній світ. Без зору нам було б важко виконувати щоденні завдання, такі як читання, навчання, ходьба та взаємодія з навколишнім середовищем.

Гарний зір необхідний для того, щоб насолоджуватися незалежністю та, звичайно ж, радощами життя.

Однак більше ніж 2.2 мільярд людей не можуть цього зробити через порушення зору, яке виникає через захворювання очей, що впливає на зорову систему та її функції. 

Катаракта, глаукома, рефракційні помилки, діабетична ретинопатія, вікова макулярна дегенерація (ВМД) та пресбіопія є одними з основних причин погіршення зору.

Погіршення зору має серйозні наслідки для життя людини, багато з яких можна пом’якшити завдяки своєчасному доступу до якісної офтальмологічної допомоги. Окрім впливу на людей, погіршення зору також створює значний фінансовий тягар, щорічні глобальні витрати від втрати продуктивності оцінюються в 411 мільярдів доларів.

Як наслідок, захворювання очей, які можуть спричинити погіршення зору та сліпоту, є основним напрямком стратегій догляду за очима.

Штучний інтелект в офтальмології

Оскільки порушення зору знижує якість життя людини та створює значний глобальний економічний тягар, лікарі, вчені та дослідники звертаються до штучного інтелекту (ШІ) для трансформації догляду за очима.

Швидко розвиваються технології, які покращують ефективність бізнесу та аналіз даних у фінансах, виробництві, роздрібній торгівлі, медіа та охороні здоров'я.

В охороні здоров'я та медицині вплив штучного інтелекту різко зріс за останні роки. 

Штучний інтелект для раннього виявлення: ДР, глаукоми та ВМД

Зокрема, в офтальмології штучний інтелект дозволяє раннє виявлення таких захворювань, як глаукома, діабетична ретинопатія та вікова макулярна дегенерація (ВМД), шляхом аналізу зображень сітківки та даних пацієнтів. Тут інструменти штучного інтелекту дозволяють проводити персоналізовані втручання, автоматизовану діагностику та скринінг. 

Технік також надає хірургічну допомогу, допомагаючи проводити скринінг кандидатів, оптимізувати методики, мінімізувати ускладнення та прогнозувати післяопераційні результати.

За словами експертів, штучний інтелект відіграватиме дедалі більшу роль у клінічній та хірургічній практиці майбутньої хірургії переднього сегмента ока, яка зосереджена на передніх структурах ока для лікування травм та станів, таких як катаракта та захворювання рогівки.

Ця технологія вже використовується тут для скринінгу та діагностики катаракти, класифікації хірургічних фаз та прогнозування термінів операції з метою оптимізації робочого процесу в операційній. Крім того, штучний інтелект застосовується для оптимального розрахунку сили ІОЛ (внутрішньоочної лінзи), яка стосується заломлюючої сили синтетичної лінзи, імплантованої під час операції з видалення катаракти для заміни природного кришталика.

Зрештою, існує багато літератури, а також даних візуалізації, зібраних протягом багатьох років у рамках рутинної практики.

Проведіть пальцем, щоб прокрутити →

Як працюють LLM проти офтальмологів

Дослідження фактично виявило, що Штучний інтелект перевершує можливості лікарів-неспеціалістів¹ оцінити проблеми із зором.

Дослідження, проведене Кембриджським університетом, показало, що клінічні знання та навички міркування популярної моделі великої мови (LLM) GPT-4 тепер наближаються до рівня спеціалізованих офтальмологів.

GPT-4 було протестовано на досвідчених офтальмологах, неспеціалізованих молодших лікарях та стажерах, кожному з яких було представлено до 87 сценаріїв, що стосуються конкретних проблем із зором. Питання охоплювали широкий спектр проблем із зором, взяті з підручника, який використовується для тестування стажерів, але не є вільно доступним в Інтернеті, що робить малоймовірним, що навчальні набори даних GPT-4 містили цей контент.

Лікарям потрібно було обрати діагноз або пораду щодо лікування з чотирьох варіантів. Згідно з дослідженням, модель штучного інтелекту отримала вищі бали, ніж молодші лікарі, у тесті та приблизно такі ж бали, як у стажерів та експертів, хоча лікарі з найкращими результатами отримали вищі бали, ніж GPT-4. 

Однак, за словами дослідників, програми магістра права (LLM) не замінять медичних працівників, але зазначають, що вони можуть покращити охорону здоров'я, надаючи діагностику, консультації та рекомендації щодо лікування в певних контекстах.

З лабораторії до клініки: результати скринінгу в реальних умовах

Недавнє дослідження оцінили впровадження штучного інтелекту у виявленні глаукоми² в умовах реального світу.

Для цього вони розробили автоматизовану систему фотографування сітківки та скринінгу на основі штучного інтелекту, щоб оцінити її прийнятність, доцільність та точність. У дослідженні брали участь люди віком від 50 років, зображення сітківки яких було зроблено за допомогою автоматизованої камери очного дна та проаналізовано за допомогою штучного інтелекту. 

Система штучного інтелекту досягла показника AUROC 0.80, що свідчить про високу здатність технології розрізняти різні захворювання. Чутливість становила 65%, що відображає фактичні випадки, правильно ідентифіковані штучним інтелектом, тоді як специфічність становила 94.6%, що відображає точну класифікацію здорових осіб. Серед 161 пацієнта, у яких раніше не було діагностовано глаукому, у 18 (11.2%) було виявлено глаукому, що підлягає референсу. У дослідженні зазначено:

«Незважаючи на такі проблеми, як низька чутливість та обмеження в отриманні зображень, система є перспективною для опортуністичного скринінгу в умовах первинної медичної допомоги». 

A огляд³ Тим часом кафедра офтальмології Столичного медичного університету, Китай, досліджувала застосування та проблеми штучного інтелекту при міопії. 

Наразі цей стан вражає понад два мільярди людей у ​​світі, і до 2050 року очікується, що майже половина населення світу постраждає від нього. Якщо не коригувати міопію, вона може погіршити зір, завадити навчанню та вплинути на можливості працевлаштування, тоді як високий ступінь міопії може призвести до постійної втрати зору. Тому рання діагностика важлива для контролю її прогресування та запобігання будь-яким довгостроковим пошкодженням зору.

Тут штучний інтелект може запропонувати перспективний інструмент, аналізуючи складні медичні дані.

Для виявлення міопії моделі штучного інтелекту можна навчати на великій кількості фотографій очного дна та зображень ОКТ, а потім навчити знаходити зміни в сітківці, пов'язані з міопією. Штучний інтелект також можна навчити виявляти будь-які поведінкові зміни, пов'язані з початком міопії. Навіть обладнання для самоконтролю, таке як SVOne, може використовувати ШІ для виявлення рефракційних помилок в очах. Для виявлення факторів ризику можна використовувати такі методи, як логістична регресія, метод опорних векторів та XGBoost. 

Хоча штучний інтелект може допомогти клінічній практиці та розробці політики контролювати короткозорість, це не позбавлено труднощів.

«Створюючи високоякісні набори даних, покращуючи здатність моделі обробляти мультимодальні дані зображень та покращуючи можливості взаємодії людини з комп’ютером, моделі штучного інтелекту можна ще більше вдосконалити для широкого клінічного застосування».

– Доктор Jifeng Yu

Вирішення невідповідності

Хоча проблеми із зором широко поширені, це порушення більш поширене в країнах з низьким та середнім рівнем доходу (LMIC) порівняно з регіонами з високим рівнем доходу. Дозволяючи більшій кількості людей пройти обстеження, штучний інтелект може допомогти подолати розрив у регіонах з обмеженим доступом до спеціалізованої офтальмологічної допомоги.

Для цього технологічний гігант Google створив модель штучного інтелекту під назвою ARDA (автоматизована оцінка захворювань сітківки), і нещодавно ліцензував її. Модель штучного інтелекту для виявлення діабетичної ретинопатії компаніям з медичних технологій у Таїланді та Індії.

«Вони створюватимуть власні бізнес-моделі, але водночас проводитимуть скринінгові обстеження для людей, які найбільше цього потребують, але не можуть собі цього дозволити. Сліпоти від діабетичної ретинопатії можна повністю запобігти, і той факт, що ми не змогли провести ефективний скринінг у деяких із цих місць, не слід пробачати».

– Санні Вірмані, керівник проєктів у Google Health

Діабет, який стає все більш поширеним у країнах з низьким і середнім рівнем доходу, може серйозно вплинути на зір, спричиняючи розмитість зору, діабетичний макулярний набряк, глаукому та діабетичну ретинопатію. Остання виникає внаслідок надмірного рівня цукру в крові, що пошкоджує кровоносні судини, що призводить до витоку рідини в око.

Діабетична ретинопатія може спричинити зміни зору, і зрештою людина може осліпнути. Однак рання діагностика та лікування знижують ризик на цілих 98%. Але лише невелика кількість людей з діабетом проходять обстеження.

Отже, понад десять років тому Дейл Вебстер, директор з досліджень Google Health, разом зі своїми колегами почали тестувати здатність штучного інтелекту діагностувати захворювання за медичними зображеннями. 

Це призвело до появи ARDA, яка може діагностувати захворювання так само ефективно, як і офтальмолог.

Для моделі штучного інтелекту команда Google перевірила 7,651 особу у трьох регіонах Таїланду між 2018 і 2020 роками, при цьому ARDA досягла точності 94.7%, що показує, «що ці інструменти безпечні та ефективні».

Натисніть тут, щоб переглянути список десяти найкращих акцій компаній, що спеціалізуються на рідкісних захворюваннях.

Прорив штучного інтелекту в лікуванні кератоконусу

Серед усього цього прогресу дослідники розробили штучний інтелект, який може успішно передбачати, які пацієнти з кератоконусом, ймовірно, осліпнуть, що потребуватиме раннього лікування та спостереження за роки до того, як це зможуть зробити лікарі. Завдяки цьому технологія може зменшити кількість непотрібних процедур та запобігти втраті зору.

Кератоконус – це прогресуюче захворювання очей, причина якого невідома.

У цьому стані рогівка викривляється. Це прозорий куполоподібний шар, що покриває райдужку та зіницю, який пропускає світло та допомагає його фокусувати для чіткого зору.

Отже, коли рогівка стоншується та випинається у формі конуса, це називається кератоконусом. Зміна форми рогівки призводить до розфокусування променів світла, що призводить до спотворення зору. Інші симптоми включають відблиски, світлочутливість та розмитий зір. Це ускладнює виконання повсякденних завдань, таких як керування автомобілем або читання.

Це захворювання часто розвивається в кінці підліткового віку або на початку 20-х років і прогресує з часом.

Хоча точна причина захворювання невідома, воно може бути генетичним, оскільки у кожної десятої людини з кератоконусом є батьки, які також хворіють на нього. Кератоконус також пов'язаний із надмірним тертям очей, алергією очей, витонченням рогівки через втрату колагену та захворюваннями сполучної тканини.

Зазвичай захворювання вражає обидва ока, але насправді може призвести до дуже різного зору та симптомів між двома очима.

Симптоми кератоконусу поступово погіршуються протягом десяти-двадцяти років. На ранній стадії симптоми можуть включати почервоніння або набряк очей, підвищену чутливість до світла та відблисків, легке затуманення зору та незначне спотворення зору. На пізніх стадіях симптоми часто включають посилення короткозорості або астигматизму та більш розмитий і спотворений зір.

На ранніх стадіях проблеми із зором часто можна виправити за допомогою окулярів або контактних лінз, але на пізніх стадіях можуть знадобитися жорсткі газопроникні контактні лінзи.

Але якщо вчасно не почати лікування, а стан погіршиться, можуть знадобитися трансплантація рогівки, Intacs (малі рогівкові імплантати) та крос-лінкінг рогівки (CXL). Тепер, щоб діагностувати кератоконус, лікарі спостерігають за пацієнтами протягом певного часу.

Під час планових оглядів очей офтальмолог огляне рогівку та може використовувати спеціалізовану візуалізацію для вимірювання кривизни, яка покаже будь-які зміни її форми.

«Кератоконус – це кероване захворювання, але знати, кого лікувати, коли і як його проводити, є складним завданням. На жаль, ця проблема може призвести до затримок, через що багато пацієнтів втрачають зір і потребують інвазивної імплантації або трансплантації».

– Д-р Хосе Луїс Гуель, член правління ESCRS та керівник відділення хірургії рогівки, катаракти та рефракційної хірургії в Інституті очної мікрохірургії, Іспанія

Але дослідники досягли прориву, який може змінити догляд за очима, дозволяючи штучному інтелекту передбачати, яким пацієнтам з кератоконусом потрібне термінове лікування рогівки, перш ніж настане незворотне пошкодження, що потенційно рятує зір і зменшує кількість трансплантацій.

Дослідження було нещодавно представлений на 43-му конгресі Європейського товариства катарактальних та рефракційних хірургів (ESCRS).

Збереження ресурсів людського зору та охорони здоров'я

Дослідження, проведене доктором Шафі Балалом та його колегами з Moorfields Eye Hospital NHS Foundation Trust та Університетського коледжу Лондона (UCL), використовувало штучний інтелект для аналізу зображень очей пацієнтів та поєднання їх з іншими даними, щоб передбачити, які пацієнти з кератоконусом потребують негайного лікування, а які можуть продовжуватися під наглядом.

«Кератоконус спричиняє порушення зору у молодих пацієнтів працездатного віку та є найпоширенішою причиною трансплантації рогівки у західному світі».

– Доктор Балал

За допомогою лише одного методу лікування, який називається «зшивання», можна зупинити прогресування захворювання. Терапія включає використання ультрафіолетового світла та крапель вітаміну B2 (рибофлавіну) для зміцнення рогівки.

Однак, лікування методом крос-лінкінгу необхідно проводити до того, як рубцювання стане постійним, що усуває необхідність трансплантації рогівки. Насправді, воно успішне у понад 95% випадків. За словами доктора Балала:

«Однак лікарі наразі не можуть передбачити, у яких пацієнтів стан прогресуватиме та потребуватиме лікування, а у яких залишиться стабільним лише за допомогою моніторингу. Це означає, що пацієнти потребують частого моніторингу протягом багатьох років, причому перехресне зшивання зазвичай проводиться після того, як прогресування вже відбулося». 

Отже, штучний інтелект може вчасно діагностувати кератоконус.

Для свого штучного інтелекту в дослідженні використовувалася група пацієнтів, направлених до офтальмологічної лікарні Moorfields для оцінки та моніторингу кератоконусу, включаючи сканування передньої частини ока за допомогою оптичної комп'ютерної томографії (ОКТ) для вивчення його форми.

Оптична когерентна томографія (ОКТ) – це неінвазивний метод візуалізації, який використовує світлові хвилі для отримання поперечних знімків сітківки з високою роздільною здатністю. Цей метод широко використовується в офтальмології для діагностики таких захворювань, як макулярна дегенерація, глаукома та діабетична ретинопатія.  

Дослідники вивчили 36,673 6,684 ОКТ-зображення XNUMX пацієнтів за допомогою штучного інтелекту. Дослідники виявили, що їхня модель штучного інтелекту може точно передбачити, чи залишиться стан пацієнта стабільним, чи погіршиться, виключно на основі даних пацієнта. перший візит.

Це означає, що вже з першої планової консультації штучний інтелект може допомогти лікарям передбачити, у яких пацієнтів ймовірно прогресуватиме захворювання, що дозволяє розпочати раннє лікування до того, як відбудеться прогресування та вторинні зміни.

Використовуючи модель штучного інтелекту, дослідники розділили пацієнтів на дві групи. Одна група була низького ризику, що складалася з двох третин пацієнтів, які не потребували лікування. Інша була групою високого ризику, де третина пацієнтів потребувала негайного крос-лінкінгу.

Після включення даних другого візиту до лікарні, модель штучного інтелекту змогла класифікувати до 90% пацієнтів.

Це робить це дослідження першим у своєму роді, яке досягло такого високого рівня точності у прогнозуванні ризику прогресування кератоконусу, використовуючи комбінацію сканувань та даних пацієнтів, сказав доктор Балал. Він додав:

«Наше дослідження показує, що ми можемо використовувати штучний інтелект для прогнозування того, які пацієнти потребують лікування, а які можна продовжувати під наглядом». 

Доктор Балал зазначив, що дослідження включало велику групу пацієнтів, за якими спостерігали протягом двох років або більше. Результати свідчать про те, що пацієнти з кератоконусом високого ризику можуть отримувати профілактичне лікування до того, як їхній стан прогресуватиме, що допомагає запобігти втраті зору та зменшити потребу в складній операції з трансплантації рогівки та тягар відновлення після неї.

Тим часом пацієнти з низьким рівнем ризику можуть уникнути непотрібного моніторингу, що заощадить ресурси охорони здоров'я. 

«Ефективне сортування пацієнтів за алгоритмом дозволить перенаправляти спеціалістів у райони з найбільшою потребою».

– Доктор Балал

Наразі дослідники працюють над розробкою ще потужнішого алгоритму штучного інтелекту, який буде навчений на мільйонах сканувань очей. Алгоритм можна адаптувати для виконання конкретних завдань, таких як прогнозування прогресування кератоконусу, а також виявлення спадкових захворювань очей та очних інфекцій.

Якщо алгоритм штучного інтелекту «постійно демонструватиме свою ефективність, ця технологія зрештою запобіжить втраті зору та складнішим стратегіям лікування у молодих пацієнтів працездатного віку», – сказав доктор Гуель, який не брав участі в дослідженні.

Тепер алгоритм пройде подальші випробування безпеки, перш ніж його можна буде розгорнути в клінічних умовах.

Інвестування в догляд за очима на основі штучного інтелекту

Alcon AG (ALC ) – це швейцарська компанія з догляду за очима, яка досліджує, виробляє та продає набір засобів догляду за очима через Surgical and Vision Care для лікування таких захворювань, як катаракта, глаукома, захворювання сітківки та рефракційні помилки.

Alcon AG (ALC )

З ринковою капіталізацією в 39.6 мільярда доларів, акції ALC зараз торгуються за ціною 77.78 долара, що на 8.81% менше з початку року та приблизно на 23% менше, ніж пікове значення понад 100 доларів наприкінці минулого року. При цьому прибуток на акцію (TTM) становить 2.25, а коефіцієнт P/E (TTM) – 34.41, а запропонована дивідендна дохідність становить 0.43%.

За другий квартал 2 року Alcon повідомила про зростання продажів на 2025% до 4 млрд доларів. Розводнений прибуток на акцію за квартал становив 2.6 долара.

За цей період компанія отримала 889 мільйонів доларів готівки від операційної діяльності, тоді як у першій половині 681 року було зафіксовано 2025 мільйон доларів вільного грошового потоку. Alcon повернула акціонерам 287 мільйонів доларів.

Відзначаючи «значний ранній попит» на нові продукти, такі як Tryptyr, Systane Pro PF, Precision7, PanOptix Pro, Voyager та Unity VCS, генеральний директор Девід Дж. Ендікотт сказав:

«Хоча це ще рано, ці запуски дозволяють нам пришвидшити зростання виручки, генерувати грошові кошти та створювати довгострокову цінність для наших акціонерів».

Натисніть тут, щоб дізнатися все про інвестування в штучний інтелект.

Останні Alcon AG (ALC) Новини та події акцій

Висновок

З огляду на те, що десятки мільйонів людей у ​​всьому світі перебувають під загрозою погіршення зору або сліпоти, здатність штучного інтелекту прогнозувати прогресування захворювання та керувати рішеннями щодо лікування знаменує собою нову еру профілактичного догляду за очима. Оскільки алгоритми стають більш удосконаленими, штучний інтелект має потенціал надати лікарям можливості захищати зір, зменшувати витрати на охорону здоров'я та покращувати якість життя.

Натисніть тут, щоб отримати список нових досягнень, спрямованих на втрату зору.

Список використаної літератури:

<sup>1. Тірунавукарасу, А.Дж., Махмуд, С., Малем, А., Фостер, В.П., Сангера, Р., Хассан, Р., Чжоу, С., Вонг, С.В., Вонг, Ю.Л., Чонг, Ю.Дж., Шакіл, А., Чанг, Ю.-Х., Тан, Б.К.Дж., Джайн, Н., Тан, Т.Ф., Рауз, С., Тінг, Д.С.В. та Тінг, Д.С.Дж. (2024). Моделі великих мов підходять до клінічних знань та міркувань експертного рівня в офтальмології: порівняльне перехресне дослідження. Цифрове здоров'я PLOS, (Версія запису), опубліковано 17 квітня 2024 року. https://doi.org/10.1371/journal.pdig.0000341
2. Ян, К.Л., Джозеф, С., Вінгріс, А.Дж. та ін. (2025). Проспективне прагматичне дослідження автоматизованої фотографії сітківки та скринінгу глаукоми за допомогою штучного інтелекту в австралійській первинній медичній допомозі. npj Цифрова медицина, 8, 386. (Версія запису), опубліковано 1 липня 2025 р. Отримано 9 березня 2025 р.; прийнято 2 червня 2025 р. https://doi.org/10.1038/s41746-025-01768-y
3. Лю, Н., Лі, Л. та Ю, Дж. (2025). Застосування штучного інтелекту в профілактиці та контролі короткозорості. Педіатричне дослідження, (Версія запису), опубліковано 18 березня 2025 року. https://doi.org/10.1002/ped4.70001</sup>