Применение методов искусственного интеллекта при глаукоме. Часть 2. Нейросети и машинное обучение в мониторинге и лечении глаукомы

Аннотация:

Во второй части обзора литературы, посвященной применению методов искусственного интеллекта (ИИ) для скрининга, диагностики, мониторинга и лечения глаукомы, приводятся сведения о том, как методы ИИ повышают эффективность мониторинга и лечения глаукомы. Представлены технологии применения машинного обучения, включая нейронные сети, в прогнозировании прогрессирования заболевания и определении необходимости антиглаукомной хирургии. Рассмотрены методы персонализированного лечения на основе проекционных методов машинного обучения. Обозначены проблемы и перспективы использования ИИ в области решения задач скрининга, диагностики и лечения глаукомы. Глаукома относится к нейродегенеративным заболеваниям и характеризуется повреждением ганглиозного комплекса сетчатки, истончением слоя нервных волокон сетчатки (СНВС), что приводит к глаукомным дефектам в полях зрения и снижению зрительных функций. Наибольший риск необратимой слепоты ассоциирован с первичной закрытоугольной глаукомой. Известно, что у пациентов с таким заболеванием выше риск тревоги, депрессии, нарушений сна по сравнению с лицами без глаукомы. Поэтому повышение качества жизни имеет первостепенное значение и включает не только эффективные методы лечения, но и оптимизацию мониторинга в зависимости от скорости прогрессирования заболевания. В настоящее время вектор исследований направлен на разработку алгоритмов искусственного интеллекта (ИИ) для прогнозирования скорости прогрессирования глаукомы. Актуальность этого обусловлена необходимостью диспансерного наблюдения, направленного на планирование индивидуального объема исследований и частоты визитов к офтальмологу, а также персонализацию лечения в зависимости от темпов прогрессирования (сроки изменения алгоритмов лечения и т.д.). Так, например, пациенты с высокой скоростью прогрессирования нуждаются в незамедлительном переходе к более активному лечению, включая хирургические методы.

Авторы:

Издание: Вестник офтальмологии
Год издания: 2024
Объем: 6с.
Дополнительная информация: 2024.-N 4.-С.80-85. Библ. 38 назв.
Просмотров: 1