18.04.2022 |
Nakahara K, Asaoka R, Tanito M, Shibata N, Mitsuhashi K, Fujino Y, Matsuura M, Inoue T, Azuma K, Obata R, Murata H
מתקצר: פרופ' מרדכי רוזנר
אבחנה של גלאוקומה באמצעות טלפון חכם ובעזרת למידה עמוקה (אוטומטית)
עם התפתחות למידה עמוקה (deep learning) התאפשר לאבחן מחלות עיניים, כמו רטינופתיה סוכרתית וגלאוקומה, על פי צילומי פונדוס.
לאחרונה דיווחו החוקרים שאלגוריתם כזה יעיל למרות שינויים במצלמות פונדוס, המתקנים ובאתניות של החולים.
הדבר עשוי להיות יעיל מאד במניעת עיוורון באמצעות זיהוי מוקדם של מחלות עיניים ומתן טיפול מתאים. בעיה משמעותית הינה שמצלמות פונדוס מצויות בדרך כלל במרכזים רפואיים, בעוד שמספר החולים בגלאוקומה גדול בהרבה ממספר המגיעים למרכזים רפואיים.
מעריכים ש- 67% מהחולים בגלאוקומה בבריטניה לא מאובחנים ו- 71% בספרד. הקושי להגיע למרכז רפואי עם מצלמת פונדוס גדול במיוחד בארצות מתפתחות.
מאידך, כבר דווח שצילום פונדוס המבוסס על טלפון חכם יכול להיות שימושי מבחינה קלינית אפילו במצבים בהם החולים לא מסוגלים לשתף פעולה, כמו תינוקות וחולים דמנטיים.
כבר דווח גם שלמידה עמוקה שימושית בביצוע סקירה לגילוי חולים עם רטינופתיה סוכרתית באמצעות טלפון חכם. גישה דומה עשויה להיות שימושית גם לגילוי גלאוקומה.
המטרה של המחקר הנוכחי לבדוק את ההתכנות של שימוש יעיל בתוכנה הנעזרת בלמידה עמוקה לבצע סקירה לזיהוי חולי גלאוקומה על פי צילומי פונדוס שנלקחו בטלפון חכם.
החוקרים היו מיפן: מ-Queue Inc בטוקיו, מבית החולים הכללי Seirei Hamamatsu, מאוניברסיטת Seirei Christopher, מאוניברסיטת Shizuoka, מבית הספר ליצירת תעשיות פוטוניות חדשות ב- Hamamatsu, מהאוניברסיטה של טוקיו, מהאוניברסיטה של Shimane ומהאוניברסיטה העירונית של Yokohama.
בסיס הנתונים לאימון כלל 1364 צילומי פונדוס עם אינדיקציות לגלאוקומה ו- 1768 צילומי פונדוס ללא אינדיקציות לגלאוקומה, שצולמו באמצאות מצלמת פונדוס שגרתית. בסיס הנתונים ששימש לבדיקה כלל 73 עיניים של 73 חולים עם גלאוקומה ו- 89 עיניים של 89 אנשים שלא חולים בגלאוקומה.
התמונות עבור בסיס הנתונים ששימש לבדיקה צולמו הן על ידי מצלמת פונדוס והן בטלפון חכם. פותח אלגוריתם של למידה עמוקה לזיהוי גלאוקומה תוך שימוש בבסיס הנתונים לאימון.
הרשת העצבית המלאכותית נבחנה על ידי ניבוי תוצאת האבחנה של גלאוקומה או נורמלי בבסיס הנתונים לבדיקה, על פי תמונות שצולמו במצלמת פונדוס ועל בסיס תמונות שצולמו בטלפון חכם. נעשתה הערכה של דיוק האבחנה.
התוצאות בנוגע לדיוק האבחנה היו 98.9% באמצעות תמונות שצולמו המצלמת פונדוס ו- 84.2% באמצעות תמונות שצולמו בטלפון חכם.
כאשר ההערכה בוצעה רק לגבי עיניים עם גלאוקומה מתקדמת התוצאה הייתה 99.3% בבחינת תמונות של מצלמת פונדוס ו- 90.0% בצילומים של טלפון חכם.
ההבדלים היו משמעותיים מבחינה סטטיסטית. המסקנה הייתה שאלגוריתם של למידה עמוקה יכול לשמש לסקירה אוטומטית של גלאוקומה באמצעות צילומי פונדוס באמצעות טלפון חכם. לאלגוריתם יש יכולת אבחנתית גבוהה יחסית, במיוחד בעיניים עם גלאוקומה מתקדמת.