Oftalmolojide Yapay Zeka
Oftalmoloji, yapay zekanın en büyük tıbbi başarı öykülerinden biridir çünkü göz, görüntü açısından zengindir ve fotoğraflanması kolaydır.
Genel Bakış
AI can now screen for blinding diseases like diabetic retinopathy directly from retinal photos, sometimes without a specialist in the loop.
Derin Dalış
Retina hızlı ve müdahalesiz bir şekilde fotoğraflanabiliyor ve tam olarak derin öğrenmenin desteklediği türden yüksek kaliteli görüntüler üretilebiliyor. 2018'de FDA, renkli fundus fotoğraflarını okuyan ve birinci basamak kliniğine diyabet hastasının bir göz doktoruna görünmesi gerekip gerekmediğini söyleyen ve görüntüyü yorumlayan bir uzman olmayan ilk otonom yapay zeka teşhis cihazı olan IDx-DR'yi onayladı. Google'in çığır açan 2016 JAMA çalışması, diyabetik retinopatiyi uzman düzeyinde duyarlılık ve özgüllükte tespit edecek bir model eğitti. Yapay zeka, diyabetik göz hastalığının ötesinde yaşa bağlı makula dejenerasyonunu, optik sinir görüntülerinden glokomu ve prematüre retinopatisini işaretler. DeepMind, OCT taramalarından 50'den fazla retina sorununun önceliklendirilmesini yapmak, dünya lideri uzmanlarla eşleştirmek ve acil sevkler önermek için Moorfields Göz Hastanesi ile birlikte çalıştı.
Teknik Bilgi
Çoğu sistem, on binlerce ila milyonlarca etiketli fundus fotoğrafı veya optik koherens tomografi (OCT) hacmiyle eğitilmiş evrişimli sinir ağlarını kullanır. OCT, esasen, sıvıyı ve incelmeyi tespit etmek için ideal olan, retina katmanlarının mikron çözünürlüklü kesitlerini üreten bir optik ultrasondur. Çarpıcı bir bulgu: Ağlar, klinisyenlerin hastanın yaşı, cinsiyeti, sigara içme durumu ve kardiyovasküler risk gibi gözle okuyamayacağı özellikleri yalnızca retina fotoğrafından çıkarabiliyor ve bu da retinanın tüm vücut sağlığına açılan bir pencere olduğuna işaret ediyor.
Stratejik Etki
Context and rules
Sektör bağlamı, yapay zeka fikirlerinin gerçeklikle temasta kalıp kalamayacağını belirler.
Quality control
Etki alanı kısıtlamaları kabul edilebilir hata oranlarını ve gözetim modellerini etkiler.
Build choices
Başarılı dağıtımlar, teknik kapasiteyi ön saflardaki iş akışlarıyla uyumlu hale getirir.
Oftalmolojide Yapay Zekanın Geleceği
Otonom retina taraması eczanelere, birinci basamak muayenehanelerine ve göz uzmanlarının az olduğu düşük kaynaklara sahip bölgelere yayılacak ve hastalıkları görme kaybından önce yakalayacak. Kalp hastalığını, böbrek hastalığını ve hatta Alzheimer riskini tahmin etmek için retinayı kullanan 'okulomik' aktif bir sınırdır. Yapay zeka ile eşleştirilen akıllı telefon tabanlı fundus kameraları, gelişmekte olan dünyaya tarama getirebilir. Elektronik kayıtlarla daha sıkı entegrasyon ve kronik göz rahatsızlıklarının sürekli izlenmesini bekleyebilirsiniz.
Gerçek Dünya Uygulaması
IDx-DR (artık LumineticsCore), bir göz uzmanının görüntüyü okumasına gerek kalmadan birinci basamak kliniklerinde şeker hastalarını sevk edilebilir retinopati açısından bağımsız olarak tarıyor.
DeepMind ve Moorfields, OCT taramalarından 50'den fazla retina hastalığını önceliklendiren ve uzman düzeyinde acil sevk öneren bir sistem kurdu.
Yapay zeka araçları, çocuklukta körlüğün önde gelen nedeni olan ve tutarlı bir şekilde derecelendirilmesi zor olan yenidoğanlarda prematüre retinopatisinin taranmasına yardımcı olur.
Araştırma modelleri, okülomik adı verilen yeni ortaya çıkan bir alan olan tek bir retina fotoğrafından kardiyovasküler riski ve biyolojik yaşı tahmin ediyor.
Riskler ve Korkuluklar
Düzenleyici gereklilikler, aksi takdirde güçlü prototipleri geçersiz kılabilir.
Tarihsel veriler belirli topluluklara zarar veren önyargıları kodlayabilir.
Eski sistemler entegrasyon darboğazları ve gizli maliyetler yaratabilir.
Uygulama Yol Haritası
Sorunun çerçevelenmesinden değerlendirmeye kadar alan uzmanlarını dahil edin.
Lansmandan önce denetim yollarını ve belgeleri tasarlayın.
Uyumluluk ve güvenlik yükümlülüklerini erkenden doğrulayın.
Açık durdurma ve geri alma kriterleriyle aşamalar halinde kullanıma alın.
Keşfetmeye Devam Edin
Free newsletter
Get the daily AI briefing
Three verified AI stories every weekday morning, written in plain English. Free forever, no ads.
One email each weekday. Unsubscribe in one click. We never sell or share your address.
Test yourself
Take the AI in Ophthalmology quiz
Instant feedback on every answer, and a shareable certificate with a verifiable ID once you pass a course.
Support free AI education. AI Understanding is a 501(c)(3) nonprofit — no ads, no paywall, ever. Make a donation
Next guide
Su Yönetiminde Yapay Zeka
Sık sorulan sorular
What is AI in Ophthalmology?
Oftalmoloji, yapay zekanın en büyük tıbbi başarı öykülerinden biridir çünkü göz, görüntü açısından zengindir ve fotoğraflanması kolaydır. Yapay zeka artık diyabetik retinopati gibi kör edici hastalıkları bazen bir uzman olmadan doğrudan retina fotoğraflarından tarayabiliyor.
Oftalmoloji neden derin öğrenmeye özellikle uygundur?
Retinal fotoğrafçılık ve OCT, müdahalesiz olarak bol miktarda, yüksek kaliteli görüntüler üretir; bu, tam olarak derin öğrenme modellerinin üstün olduğu türden standartlaştırılmış görsel verilerdir.
FDA 2018'de onayladığında IDx-DR'de dikkate değer olan neydi?
IDx-DR, FDA onaylı ilk otonom yapay zeka teşhisiydi: fundus fotoğraflarını analiz ediyor ve hiçbir klinisyenin görüntüyü yorumlamasına gerek kalmadan diyabetik retinopati için bir sevk önerisi veriyor.
Birçok retinal yapay zeka aracının merkezinde yer alan görüntüleme yöntemi OCT nedir?
Optik koherens tomografi, optik ultrason gibi çalışır ve düz bir fotoğrafta görünmeyen sıvıyı, şişmeyi ve incelmeyi ortaya çıkaran retina katmanlarının ayrıntılı kesitsel görüntülerini üretir.
Araştırmacılar ağları retina fotoğrafları üzerinde eğitirken hangi şaşırtıcı yeteneği buldular?
Google araştırmacılar, bir modelin yalnızca retina görüntüsünden hastanın yaşını, cinsiyetini, sigara içme durumunu ve kardiyovasküler riskini tahmin edebildiğini ve insanların doğrudan okuyamadığı sistemik sağlık sinyallerini ortaya çıkarabildiğini gösterdi.
Yeni ortaya çıkan 'okülomik' alanı ne yapmayı amaçlıyor?
Oculomics, kardiyovasküler, böbrek ve nörodejeneratif hastalıkların riskini tahmin etmek için retina görüntülerini ve yapay zekayı kullanarak retinayı tüm vücut sağlığına açılan bir pencere olarak ele alıyor.