Εφαρμογή της τεχνητής νοημοσύνης (ΑΙ) στην Οφθαλμολογία
Γράφει η Μαριάνθη Χειρίδου, Οπτικός – Οπτομέτρης
Η τεχνητή νοημοσύνη έχει αναδειχθεί σε χρήσιμο εργαλείο στην οφθαλμολογία. Με συνεχή εξέλιξη υπόσχεται να ενισχύσει την πρόληψη και να υποβοηθήσει στην έγκαιρη διάγνωση και την εξατομικευμένη φροντίδα των ασθενών. Η AI δεν υποκαθιστά το ρόλο του κλινικού οφθαλμιάτρου ή του οπτομέτρη, αλλά επαυξάνει την ικανότητα διάγνωσης και επιτρέπει τη καλύτερη παρακολούθηση των ασθενών.
Η τεχνητή νοημοσύνη (AI) αποτελεί μία από τις σημαντικότερες τεχνολογικές επαναστάσεις της εποχής μας, καθώς επιτρέπει στις μηχανές να εκτελούν καθήκοντα που παραδοσιακά απαιτούν ανθρώπινη νοημοσύνη. Στον πυρήνα της βρίσκονται η μηχανική μάθηση (ML, Machine Learning) και η βαθιά μάθηση (DL, Deep Learning), με τη δεύτερη να έχει φέρει επανάσταση χάρη στην ικανότητά της να επεξεργάζεται πολύπλοκα και υψηλών διαστάσεων δεδομένα και έχει ήδη αποδείξει ανώτερη ακρίβεια σε τομείς όπως η επεξεργασία της φυσικής γλώσσας, η υπολογιστική όραση(computer vision- πώς οι υπολογιστές βλέπουν και κατανοούν τον κόσμο μέσω εικόνων και βίντεο) και η αναγνώριση της φωνής.
Η οφθαλμολογία βρίσκεται στην πρώτη γραμμή ανάπτυξης και εφαρμογής εργαλείων τεχνητής νοημοσύνης (AI), με στόχο τη βελτίωση της φροντίδας των ασθενών, την απλοποίηση διοικητικών διαδικασιών (προγραμματισμός ραντεβού, λίστες αναμονής, αλληλογραφία, κατανομή προσωπικού), την υποβοήθηση στην οριστική διάγνωση και την προώθηση της κλινικής έρευνας. Δεδομένου ότι η οφθαλμολογία παραδοσιακά βασίζεται στην ανάλυση εικόνων, η τεχνολογία AI μπορεί να ενισχύσει την ακρίβεια της διάγνωσης, να εξατομικεύσει τα θεραπευτικά πλάνα και να διευρύνει την πρόσβαση στις οφθαλμολογικές υπηρεσίες.Γιαπαράδειγμα,αλγόριθμοιAIέχουνεπιτύχει αποτελέσματα συγκρίσιμα με ειδικούς ιατρούς στην ανίχνευση της διαβητικής αμφιβληστροειδοπάθειας, ενώ η AI ανάλυση τομογραφιών αμφιβληστροειδούς μπορεί να αποκαλύψει «αποτυπώματα» καρδιαγγειακών ή νευροεκφυλιστικών παθήσεων. Ωστόσο, απαιτείται προσεκτική διαχείριση και ταυτόχρονη εξοικείωση του προσωπικού, μέχρι αυτές οι μέθοδοι να μπορούν να εφαρμοστούν στη καθημερινή κλινική πράξη.
Οι περισσότεροι οφθαλμίατροι και οπτομέτρες που δεν σχετίζονται με την επιστήμη των υπολογιστών μπορεί να δυσκολεύονται με την τεχνική ορολογία της τεχνητής νοημοσύνης (AI). Ωστόσο, δεν είναι απαραίτητο να κατανοούν σε βάθος την τεχνική αρχιτεκτονική ή τους μαθηματικούς τύπους, διότι αυτό που έχει σημασία είναι η κατανόηση των βασικών στοιχείων ενός συστήματος AI για την κλινική του εφαρμογή. Ένα τέτοιο σύστημα περιλαμβάνει δύο φάσεις: (1) εκπαίδευση και επικύρωση και (2) δοκιμή. Η εκπαίδευση και επικύρωση απαιτούν δύο κύρια συστατικά: (α) ένα σύνολο δεδομένων με εικόνες και κλινικά στοιχεία και (β) την επιλογή κατάλληλου τεχνικού δικτύου. Πέρα από τον τρόπο διαχωρισμού των δεδομένων εκπαίδευσης και επικύρωσης, καθοριστικό ρόλο παίζει η ύπαρξη επαρκών δεδομένων δοκιμής, ώστε να διασφαλίζεται η αξιοπιστία του συστήματος.
Η βαθιά μάθηση (DL), βασίζεται σε νευρωνικά δίκτυα που επιτρέπουν την ανάλυση μεγάλων συνόλων δεδομένων μέσω διαδοχικών επιπέδων αλγορίθμων, εξάγοντας αυτόματα χαρακτηριστικά και βελτιστοποιώντας τα αποτελέσματα ταξινόμησης ή πρόβλεψης. Έχουν ήδη αναπτυχθεί αλγόριθμοι για την ανίχνευση της διαβητικής αμφιβληστροειδοπάθειας, του γλαυκώματος, της ηλικιακής εκφύλισης ωχράς κηλίδας και της αμφιβληστροειδοπάθειας της προω- ρότητας. Πρόσφατες μελέτες εστιάζουν επίσης στη διάγνωση, την πρόγνωση και τις προβλέψεις μετά τη θεραπεία αυτών των παθήσεων, ενισχύοντας τον ρόλο της AI στη βελτίωση της κλινικής πρακτικής.
Εφαρμογές ΑΙ στην οφθαλμολογία
Η τεχνητή νοημοσύνη (AI) μπορεί να βοηθήσει στην έγκαιρη διάγνωση και παρακολούθηση παθήσεων όπως διαβητική αμφιβληστροειδοπάθεια, γλαύκωμα, παθολογική μυωπία, μικροβιακή κερατίτιδα, κερατόκωνος, ξηροφθαλμία και δυστροφία ενδοθηλίου Fuchs (FED).
- ∆ιαβητική αμφιβληστροειδοπάθεια: Ένας νέος αλγόριθμος τεχνητής νοημοσύνης μπορεί να εντοπίζει τη διαβητική αμφιβληστροειδοπάθεια (DR) με πολύ υψηλή ακρίβεια χρησιμοποιώντας ειδικές εικόνες του αμφιβληστροειδούς. Η μέθοδος αυτή λειτουργεί καλά, ακόμη και με περιορισμένες εικόνες της κεντρικής περιοχής του ματιού και αναμένεται να βελτιώσει τον τρόπο διάγνωσης και παραπομπής των ασθενών. Η έγκαιρη διάγνωση της DR είναι σημαντική, καθώς επιτρέπει ταχύτερη θεραπεία και προλαμβάνει τη μόνιμη απώλεια όρασης.
- Πρόβλεψη όρασης μετά από χειρουργείο βιτρε- κτομής: Η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να βοηθήσει στην πρόβλεψη της οπτικής οξύτητας μετά από χειρουργική επέμβαση σε ασθενείς με οπή ωχράς κηλίδας. Παράγοντες όπως η ηλικία, το μέγεθος της οπής και η όραση πριν την επέμβαση επηρεάζουν το αποτέλεσμα, αλλά η AI φαίνεται πως προσφέρει ακριβείς προβλέψεις με βάση την προεγχειρητική όραση.
- Παθολογική μυωπία: Η παθολογική μυωπία μπορεί να προκαλέσει μόνιμη απώλεια όρασης και είναι όλο και πιο συχνή παγκοσμίως. Η AI, με εξελιγμένες απεικονίσεις του αμφιβληστροειδούς, βοηθά στην έγκαιρη ανίχνευση και παρακολούθηση της προόδου της νόσου, εντοπίζοντας υψηλού κινδύνου ασθενείς και σχετιζόμενες επιπλοκές.
- Γλαύκωμα: Το γλαύκωμα προκαλεί μόνιμη απώλεια όρασης και η έγκαιρη διάγνωση είναι κρίσιμη. Η AI μπορεί να αναλύσει εικόνες του αμφιβληστροειδούς για να βοηθήσει τους οφθαλμίατρους στην έγκαιρη ανίχνευση της νόσου, μειώνοντας τον χρόνο και το κόστος που απαιτείται για εκτεταμένες αξιολογήσεις από ειδικούς.
- Μικροβιακή κερατίτιδα: Η AI μπορεί να διακρίνει τη μικροβιακή κερατίτιδα από φυσιολογικά μάτια και άλλες παθήσεις με εξαιρετικά υψηλή ακρίβεια χρησιμοποιώντας φωτογραφίες με ειδική σχισμοειδή λυχνία ή ακόμη και τη χρήση από κινητό τηλέφωνο.
- Κερατόκωνος: Η AI ανιχνεύει έγκαιρα τον κερατόκωνο και τον πρόδρομό του (αρχικά στάδια- υποκλινική ή ύποπτη μορφή του κερατόκωνου-form fruste Keratoconus), βοηθώντας τους γιατρούς να αποφασίσουν πότε απαιτείται χειρουργική επέμβαση. Τα μοντέλα αναγνωρίζουν χαρακτηρι- στικά όπως ασυμμετρία και εξογκώματα στον κερατοειδή.
- Ξηροφθαλμία (DES) και δυσλειτουργία μεϊβομιανών αδένων: Η AI μπορεί να μετρήσει και να βαθμολογήσει τη σοβαρότητα της βλάβης στον κερατοειδή και στους αδένες των βλεφάρων με επίσης πολύ υψηλή ακρίβεια.
- ∆υστροφία ενδοθηλίου Fuchs (FED): Η AI χρησιμοποιεί εικόνες OCT για να εντοπίσει νωρίς την πάθηση, ακόμη και πριν εμφανιστεί ορατό οίδημα, και να διακρίνει τα πρώιμα από τα προχωρημένα στάδια με μεγάλη ακρίβεια.
- Καταρράκτης: Η AI βοηθά στη διάγνωση, πρόγνωση και σχεδιασμό χειρουργείων καταρράκτη, βελτιώνοντας την αναγνώριση της δομής του φακού και μειώνοντας τον κίνδυνο επιπλοκών. Μπορεί επίσης να υποστηρίξει την ασφάλεια κατά τη διάρκεια της επέμβασης, π.χ. μέσω έξυπνων συσκευών που επιβεβαιώνουν τα χειρουργικά δεδομένα.
Εφαρμογές ΑΙ στην νευρο-οφθαλμολογία
Η τεχνητή νοημοσύνη (AI) βοηθά στη διάγνωση παθήσεων που επηρεάζουν το οπτικό σύστημα από τα μάτια έως τον εγκέφαλο, όπως προβλήματα στην κίνηση των ματιών, νευροπάθειες και διαταραχές της κόρης.
- Ανωμαλίες οπτικού δίσκου (papilledema, pseudopapilledema): Η AI μπορεί να εντοπίσει και να αξιολογήσει την σοβαρότητα του οιδήματος του οπτικού δίσκου με ακρίβεια πάνω από 90%, χρησιμοποιώντας φωτογραφίες του βυθού του ματιού.
- Ωχρότητα οπτικού δίσκου (optic disc pallor): Η AI μπορεί να ανιχνεύσει πρώιμη ατροφία ή ωχρότητα στον οπτικό δίσκο με υψηλή ακρίβεια, κάτι που είναι δύσκολο για τους κλινικούς εξεταστές λόγω της υποκειμενικότητας και των ατομικών διαφορών.
- Οφθαλμική μυασθένεια (Ocular Myasthenia Gravis): Η AI μπορεί να αναλύει κινήσεις των ματιών και των βλεφάρων μέσω βίντεο και φωτογραφιών για να βοηθήσει στη διάγνωση, υποστηρίζοντας τη μέτρηση παραμέτρων όπως το άνοιγμα των βλεφάρων και η θέση των οφθαλμών, παρέχοντας αξιόπιστες πληροφορίες για την κλινική εκτίμηση.
- ∆ιαταραχές κινήσεων των ματιών: Η AI μπορεί να ανιχνεύει στραβισμό και άλλες ανωμαλίες της κίνησης των ματιών σε παιδιά και ενήλικες, οι οποίες μπορεί να οφείλονται σε προβλήματα μυών, νεύρων ή διαθλαστικά σφάλματα. Χρησιμοποιεί φωτογραφίες και βίντεο του προσώπου για να εντοπίσει αποκλίσεις των ματιών. Τα συστήματα έχουν πετύχει ακρίβεια 93–95% και σε κάποιες περιπτώσεις καλύτερη από αυτή των ειδικών οφθαλμίατρων. Ανωμαλίες στις κινήσεις των ματιών μπορούν να δείξουν την περιοχή του εγκεφάλου ή του εγκεφαλικού στελέχους που έχει υποστεί βλάβη. Τα μοντέλα AI πέτυχαν ακρίβεια 88–91% στην κατηγοριοποίηση των βλαβών. Περαιτέρω, η AI μπορεί να αναλύσει τις κινήσεις των ματιών σε ασθενείς με νυσταγμό, ακόμη και σε παιδιά, για να προβλέψει την όραση και την μεταβλητότητα της θέσης των ματιών.
- Ανίχνευση συστηματικών παθήσεων μέσω οφθαλμικών εικόνων: Η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να χρησιμοποιήσει φωτογραφίες του αμφιβληστροειδούς για να εντοπίσει πρώιμα συστηματικά προβλήματα, όπως χρόνια νεφρική νόσο και καρδιαγγειακές παθήσεις. Η ανάλυση των μικρών αιμοφόρων αγγείων της ωχράς και του χοριοειδούς μπορεί να δείξει αλλαγές που συνδέονται με καρδιαγγειακά νοσήματα, υπέρταση, εγκεφαλικά επεισόδια, διαβήτη και νευροεκφυλιστικές ασθένειες. Σε σύγκριση με την παραδοσιακή αξιολόγηση από οφθαλμίατρους, η AI μπορεί να εντοπίσει πρότυπα και μικροαγγειακές αλλαγές με μεγαλύτερη ακρίβεια, παρέχοντας χρήσιμες πληροφορίες για πρόβλεψη και παρακολούθηση συστηματικών νόσων.50-55
Συνολικά, η AI ανοίγει τον δρόμο για την πιθανή δημιουργία εργαλείων καθολικής σάρωσης με οφθαλμικές εικόνες, ωστόσο απαιτούνται περισσότερες μελέτες για την επιβεβαίωση της αξιοπιστίας και της πρακτικής εφαρμογής τους.
Άλλες Εφαρμογές
Η τεχνητή νοημοσύνη δεν περιορίζεται μόνο στη διάγνωση και τον προληπτικό έλεγχο, αλλά μπορεί
να συμβάλει και στη δημιουργία εξατομικευμένων θεραπευτικών πλάνων, όπως στον υπολογισμό της ιδανικής διαθλαστικής ισχύος ενδοφακού σε χειρουργείο καταρράκτη. Παράλληλα, βελτιώνει την αποτελεσματικότητα και την ποιότητα της ιατρικής και κλινικής έρευνας. Επιπλέον, εργαλεία AI μπορούν
να ενισχύσουν την εκπαίδευση στη χειρουργική, παρέχοντας οπτικές προσομοιώσεις με άμεση ανατροφοδότηση ή εξατομικευμένες μαθησιακές εμπειρίες μέσω «έξυπνων» συστημάτων διδασκαλίας.
Συμπεράσματα – επίλογος
Οι μελέτες δείχνουν ότι η AI μπορεί να εντοπίσει πολύπλοκες διαγνώσεις με μεγαλύτερη ταχύτητα, ακρίβεια, ευαισθησία και ειδικότητα συγκριτικά με τις παραδοσιακές μεθόδους, αξιοποιώντας αλγορίθμους μηχανικής μάθησης και βαθιάς μάθησης σε μεγάλο όγκο εικόνων. Η ενσωμάτωση της AI στη λήψη θεραπευτικών αποφάσεων μπορεί να βελτιώσει την κλινική πρακτική, αρκεί να συνοδεύεται από διαφάνεια στα μοντέλα και κατάλληλη αξιολόγηση. Το Βασιλικό Κολέγιο Οφθαλμιάτρων αναγνωρίζει τον καθοριστικό ρόλο που θα διαδραματίσει η τεχνητή νοημοσύνη (AI) στην παροχή υπηρεσιών οφθαλμολογίας και αναπτύσσει μητρώο AI για την ασφαλή και ισότιμη εφαρμογή της. Η AI μπορεί να ενισχύσει τη διαγνωστική και θεραπευτική παροχή υπηρεσιών και να διευρύνει την πρόσβαση σε εξειδικευμένη φροντίδα. Για την πλήρη αξιοποίησή της απαιτούνται:
- εκπαίδευση και κατάρτιση του προσωπικού,
- ηθική και δίκαιη εφαρμογή,
- ισχυρά πλαίσια διακυβέρνησης και προστασίας δεδομένων,
- σαφής κατανομή κλινικής ευθύνης,
- ψηφιακή λειτουργικότητα στα ιατρικά αρχεία,
- συνεχής έρευνα και καινοτομία και
- επαρκής στελέχωση για αποφυγή συμφόρησης στη φροντίδα.
Η δέσμευση είναι να υποστηριχθεί ο κλάδος ώστε η AI να αποτελέσει καταλύτη θετικής αλλαγής στην οφθαλμολογία, με συμμετοχή της επιστημονικής κοινότητας σε αυτή την πορεία. Αν και η χρήση της τεχνητής νοημοσύνης βρίσκεται ακόμη σε πρώιμο στάδιο, αναμένεται να συμβάλει ουσιαστικά στη διάγνωση, την παρακολούθηση και την πρόσβαση σε θεραπείες, βελτιώνοντας τελικά την ποιότητα φροντίδας και την εμπειρία των ασθενών. Συμπερασματικά, η τεχνητή νοημοσύνη (AI) στην υγειονομική περίθαλψη προορίζεται να λειτουργεί ως ενεργός “συνομιλητής”, παρέχοντας διαγνώσεις, προβλέψεις και συστάσεις για θεραπείες σε γιατρούς και ασθενείς, ενισχύοντας τη συνεργατική λήψη αποφάσεων. Προσφέρει σημαντική βοήθεια στη διάγνωση, παρακολούθηση και διαχείριση παθήσεων του ματιού, αλλά απαιτούνται κλινικές δοκιμές για την επιβεβαίωση της ασφάλειας και αποτελεσματικότητάς της στην πράξη. Παράλληλα, η ανάπτυξή της πρέπει να λαμβάνει υπόψη την ευημερία, την ισότητα και την αξιοπρέπεια των ασθενών. Η ενσωμάτωση της AI φέρνει κοινωνικές, ψυχολογικές, ηθικές και νομικές συνέπειες, που απαιτούν προσεκτική αξιολόγηση, σωστή προετοιμασία και ενημέρωση των ασθενών, εξασφαλίζοντας ότι η τεχνολογία χρησιμοποιείται με ασφάλεια και σεβασμό στις αξίες των ανθρώπων.
