Həkimlərə diabetik
makula ödeminin müalicəsini fərdiləşdirməyə kömək edən yeni alqoritm
hazırlanmışdır.
Mənbə: Optik Cəmiyyət
Xülasə: Retinal görüntüləri analiz etmək üçün
süni intellektdən istifadə edən yeni bir yanaşma bir gün həkimlərə diabetik
makula ödemindən görmə itkisi olan xəstələr üçün ən
yaxşı müalicəni seçməyə kömək edə bilər. Bu şəkərli diabetin ağırlaşması, əmək qabiliyyətli
yaşlılar arasında görmə itkisinin əsas səbəbidir.
Anti-damar
endotelial böyümə faktoru (VEGF), diabetik makula ödemi üçün ilk
terapiya xətti kimi istifadə olunur, lakin onlar hər kəsə yaramır.
Terapiyadan kimin faydalanacağını müəyyənləşdirməyə ehtiyac
var, çünki həm xəstələr, həm də həkimlər üçün bahalı və ağır
olan çox sayda inyeksiya tələb edir.
"Bir xəstənin
anti-VEGF müalicəsinə reaksiya verəcəyini təxmin etmək üçün retinanın
optik uyğunluq tomoqrafiyası (OCT) şəkillərini avtomatik təhlil etmək üçün
istifadə edilə bilən bir alqoritm hazırladıq"araşdırma qrupunun
rəhbəri Duke Universitetindən Sina Farsiu dedi. "Bu tədqiqat, bu cür
proqnozlar klinisyenlərin müəyyən xəstəlik şərtlərinə əsaslanan xəstələr üçün
ilk sıra müalicələrini daha yaxşı seçməsinə kömək edən həssas bir
tibbə doğru bir addımdır."
Optik Cəmiyyət
(OSA) jurnalında Biomedical Optics Express, Farsiu və həmkarları göstərir
ki, yeni alqoritm bir xəstənin anti-VEGF terapiyasına cavab verib-verməyəcəyini
dəqiq proqnozlaşdırmaq üçün yalnız bir müalicə öncəsi həcmli tarama
analiz edə bilər.
Farsiu,
"Lazımsız və bahalı sınaq və səhv müalicələrinin
qarşısını almaq və beləliklə xəstələr üçün əhəmiyyətli
bir müalicə yükünü yüngülləşdirmək üçün yanaşmamız potensial
olaraq göz klinikalarında istifadə edilə bilər" dedi."
Alqoritm,
neovaskulyar yaşa bağlı makula dejenerasyonu da daxil olmaqla bir çox
digər göz xəstəlikləri üçün terapiya
cavabını proqnozlaşdırmaq üçün uyğunlaşdırıla bilər.
"Müalicə cavabını proqnozlaşdırmaq
Tədqiqatçılar tərəfindən hazırlanan alqoritm, yeni aspektli sinir şəbəkəsi
(CNN) memarlığına, müxtəlif aspektlərə və ya obyektlərə əhəmiyyət
verərək şəkilləri analiz edə biləcək süni intellekt növüdür.Alqoritmdən
istifadə edərək, yüksək qətnaməli kəsikli retinal görüntülər istehsal edən
və bir çox göz şəraitinin qiymətləndirilməsi və müalicəsi üçün
standart olan OTV adlı qeyri-invaziv bir texnologiya ilə əldə edilmiş şəkilləri
araşdırdılar."
Əvvəllər işlənib
hazırlanmış yanaşmalardan fərqli olaraq, alqoritmimiz yalnız əvvəlcə hazırlanma
nöqtəsindən OCT şəkillərini tələb edir.
"Farsiu
laboratoriyasında ilk kağız müəllifi və postdoktoral bir alim olan Reza
Rasti dedi. Terapiya cavabını proqnozlaşdırmaq üçün vaxt aralığında
OCT görüntülərinə, xəstə qeydlərinə və ya digər metadata ehtiyac
yoxdur. "
Yeni
alqoritm, Okt görüntüsündəki qlobal quruluşları qoruyur və vurğulayır,
retinal qalınlığı məlumatlarından səmərəli istifadə etmək üçün xəstə bölgələrinin
yerli xüsusiyyətlərini artırır. Müalicə qərarının qəbul edilməsində kömək
etmək üçün tədqiqatçılar, CNN kodlu xüsusiyyətləri, anti-VEGF
reaksiyaları ilə əlaqəli olan əlavə bir addım əlavə etdilər.
Alqoritmin
sınanması Tədqiqatçılar yeni alqoritmini üç dəfə ardıcıl
anti-VEGF agentləri ilə diabetik makula ödemi ilə müalicə olunan
127 xəstədən OCT görüntüləri ilə sınaqdan keçirdilər. Anti-VEGF
enjeksiyonlarından əvvəl alınan OCT şəkillərini analiz etmək üçün
alqoritmi tətbiq etdilər, sonra alqoritmin proqnozlarını anti-VEGF
terapiyasından sonra alınan OCT şəkilləri ilə müqayisə etdilər,
terapiyanın vəziyyətini yaxşılaşdırdıqlarını təsdiqlədilər.
Nəticələrə əsasən,
tədqiqatçılar alqoritmin müalicəyə kimin cavab verəcəyini düzgün
proqnozlaşdırma şansının 87 faiz olacağını hesabladılar. 85 faiz orta
həssaslıq və spesifiklik və 80 faiz həssaslıq nümayiş edildi.
Daha sonra tədqiqatçılar
bu pilot tədqiqatdan əldə etdikləri nəticələri təsdiqləməyi və uzatmağı planlaşdırırlar
ki, hələ müalicə almamış xəstələrdə daha böyük müşahidə sınağı keçirsinlər.