Computer Diagnostiziert Katarakte Sowie Augenärzte

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Wissenschaftler in china haben ein system für künstliche intelligenz entwickelt, das eine seltene art von katarakt und ärzten diagnostizieren kann.

Ein neues künstliches Intelligenzsystem, das entwickelt wurde, um die Sichtweise des Gehirns nachzuahmen, kann einen seltenen Augenzustand genau so gut diagnostizieren wie Augenärzte, wie eine neue Studie zeigt.

Das neue System, das sich auf die Identifizierung eines angeborenen Katarakts für seltene Augen konzentriert, könnte auch dazu beitragen, eines Tages andere seltene Krankheiten zu diagnostizieren, sagten die Forscher.

In der Studie verwendeten Wissenschaftler in China ein künstliches neuronales Netzwerk namens CC-Cruiser. Dieses Netzwerk war ein "konvolutionelles neuronales Netzwerk", d. H. Es wurde basierend auf der Organisation von Neuronen in der Gehirnregion, die sich mit dem Sehen befasst, entworfen. Die Wissenschaftler wollten herausfinden, ob neuronale Netze zur Bekämpfung seltener Krankheiten beitragen können, von denen etwa zehn Prozent der Weltbevölkerung betroffen sind. [10 Technologien, die dein Leben verändern werden]

"Wir waren inspiriert von der Arbeit der DeepMind-Gruppe, die professionelle menschliche Spieler bei klassischen Videospielen besiegte", sagte Dr. Haotian Lin, Co-Lead-Autor der Studie, Augenarzt an der Sun Yat-Sen-Universität in Guangzhou, China. "Da KI Spiele gegen menschliche Spieler spielen kann, warum nicht eine KI erstellen, die als qualifizierter Arzt fungieren könnte?"

In früheren Forschungen wurde vorgeschlagen, dass neuronale Faltungsnetzwerke geeignet sind, Daten zu scannen, um Bilder zu erkennen, sagte Lin. Die Wissenschaftler argumentierten, dass ein konvolutionelles neuronales Netzwerk beim Scannen von Augenbildern wirksam sein könnte, um angeborene Katarakte zu diagnostizieren, die die Augenlinse eines Kindes von Geburt an trüben und zu irreversiblem Sehverlust führen können.

Die Forscher "trainierten" den CC-Cruiser zunächst anhand von Fotos, die im Rahmen des Childhood Cataract-Programms des chinesischen Gesundheitsministeriums aufgenommen wurden. Die Fotografien enthielten 476 Bilder von Kindern mit normalen Augen und 410 Bilder von Kindern mit angeborenen Katarakten unterschiedlicher Schwere.

Nach dieser Schulung testeten die Forscher das Netzwerk. Sie gaben CC-Cruiser-Daten von 57 Patienten, darunter 43 mit normalen Augen und 14 mit angeborenen Katarakten. Das neuronale Netzwerk identifizierte mögliche Fälle von angeborenen Katarakten mit einer Genauigkeit von 98,25 Prozent, schätzte die Lage der Katarakte mit einer Genauigkeit von 100 Prozent und schlug die richtigen Behandlungen mit einer Genauigkeit von 92,86 vor, sagten die Forscher.

In einem schwierigeren Test ahmten die Forscher dann die tatsächliche Seltenheit angeborener Katarakte nach. Sie gaben CC-Cruiser-Bilder aus 300 Normalfällen und nur drei Bilder von Kindern mit angeborenen Katarakten. Das neuronale Netzwerk schloss erfolgreich die Normalfälle aus, identifizierte die drei Kataraktfälle und lieferte genaue Bewertungen und Behandlungsentscheidungen.

Bei einem Test, bei dem 13 Bilder mit normalen Augen und 40 Bilder von im Internet gefundenen Katarakten verwendet wurden, war CC-Cruiser etwas weniger erfolgreich. Das neuronale Netzwerk identifizierte mögliche Fälle von angeborenen Katarakten mit einer Genauigkeit von 92,45 Prozent, schätzte die Lage der Katarakte mit einer Genauigkeit von 94,87 Prozent und schlug die richtigen Behandlungen mit einer Genauigkeit von 89,74 vor, sagten die Forscher. Diese Diskrepanz könnte darauf zurückzuführen sein, dass Fotos von Augen je nach Beleuchtung, Winkel und Auflösung verschiedener Bildgebungsmaschinen, die Ärzte verwenden, stark variieren können, erklärten die Wissenschaftler.

Die Forscher verglichen auch die Genauigkeit von CC-Cruiser mit der von echten Augenärzten. Sie hatten das neuronale Netzwerk und drei Augenärzte, die sich auf Expertenwissen vom Anfänger bis zum Experten konzentrierten, 50 Fälle mit verschiedenen schwierigen medizinischen Situationen, die von einem Expertengremium entworfen wurden, untersuchen. Die Forscher sagten, dass das neuronale Netzwerk genauso gut funktionierte wie die Augenärzte; So identifizierte CC-Cruiser alle Patienten, die angeborene Katarakte hatten, während bei allen drei Augenärzten ein Fall fehlte.

Derzeit besteht die Hauptstrategie für Menschen mit seltenen Krankheiten darin, spezialisierte Pflegezentren zu errichten. Diese sind jedoch häufig sehr teuer und geographisch verstreut, sodass viele Patienten mit seltenen Krankheiten ohne angemessene Pflege bleiben, so die Forscher. Sie argumentierten, dass neuronale Netzwerke über das Internet dazu beitragen könnten, computergestütztes Fachwissen zu seltenen Krankheiten für viele Krankenhäuser bereitzustellen.

Zu diesem Zweck entwickelten die Forscher auch eine Website für CC-Cruiser (Krankenhäuser können klinische Daten auf die Cloud-basierte Plattform hochladen, um sie vom neuronalen Netzwerk auszuwerten. Patienten und Ärzte können auch über die Website interagieren.

Diese Forschung zur Identifizierung und Bewertung von angeborenen Katarakten könnte auch bei anderen Krankheiten funktionieren, die auf Diagnosen über medizinische Bildgebung angewiesen sind, sagte Lin.

Einen Roboterarzt wie Baymax aus dem Film "Big Hero 6" zu schaffen, ist einer der wildesten Träume der Menschen ", sagte Lin gegenüber WordsSideKick.com. "Wir glauben, dass unsere Arbeit einen praktischen Schritt hin zu einem echten Baymax darstellen kann." [Die 6 seltsamsten Roboter, die je geschaffen wurden]

Strenge klinische Studien sind immer noch erforderlich, "bevor wir die KI in die normale klinische Praxis bringen", sagte Lin.

Die Wissenschaftler haben ihre Ergebnisse am Montag (30. Januar) online in der Fachzeitschrift Nature Biomedical Engineering veröffentlicht.

Originalartikel über Live-Wissenschaft.


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