מתקצר: פרופ' מרדכי רוזנר

זיהוי מדויק ודירוג של פטריגיום באמצעות טלפון חכם 

פטריגיום הינו תהליך ניווני פיברו-וסקולרי שכיח שמאופיין בגדילה של הלחמית על פני הקרנית הסמוכה בצורת כנף, בדרך כלל הצד הנזלי. ניתוח הוא הטיפול כאשר הפטריגיום ממשיך לגדול לכוון מרכז הקרנית ופוגע בראייה. הצלחת שיחזור הטופוגרפיה של הקרנית והסכנה של חזרת הפטריגיום קשורים מאד לגודלו של הפטריגיום ולכן יש חשיבות רבה לדירוג חומרתו.

בדרך כלל רוב הסיבוכים של פטריגיום ניתנים לטיפול כאשר הוא מאובחן ומטופל מוקדם. השכיחות הגלובלית של פטריגיום היא 12%, והיא נמוכה ביותר בסעודיה (0.07%), וגבוהה ביותר בסין (53%). בגלל חינוך לבריאות לקוי ומידע רפואי חסר מאזורים כפריים מרוחקים, האבחנה והטיפול בפטריגיום באזורים אלה הינו מאוחר, דבר שגורם להתפתחות אסטיגמטיזם לא רגולרי, הגבלה בתנועות עיניים, ופגיעה בראייה עד לעיוורון.

בנוסף לכך, חוסר ברופאי עיניים מקצועיים ובציוד רפואי כמו מנורת סדק תורמים גם כן לדיוק נמוך בהערכת התקדמות פטריגיום באזורים מרוחקים.

במספר מחקרים שפורסמו לאחרונה בוצע אבחון ודירוג של פטריגיום בעזרת שיטות של בינה מלאכותית. אולם, התלות בתמונות שנלקחו בעזרת מנורת סדק מגבילה את יישומן של שיטות אלה במקומות בהן אין בנמצא מנורת סדק.

בגלל האוניברסליות ואפשרות הניוד שלהם, טלפונים חכמים עשויים להיות בחירה טובה להיות אביזר לשמירה על בריאות. בשנים האחרונות, שכיחות האנשים שבבעלותם טלפון חכם עלתה באופן משמעותי, גם באזורים רחוקים ולא מפותחים.

בגלל הסנסורים השונים והמצלמות בעלות הרזולוציה הגבוהה, הטלפונים החכמים מספקים פלטפורמה חדשנית לאיסוף מידע נרחב שמאפשר לעזור באבחון מוקדם וטיפול מחוץ לבית החולים.

למרות זאת, בהשוואה לתמונות באיכות גבוהה המצולמות במנורת סדק בפורמטים אחידים, מאתגר מאד לאסוף תמונות מטלפונים חכמים שהינם ברזולוציה גבוהה, במיקום עיניים מתאים, ובחשיפה מלאה של העין, שהינם חיוניים לזיהוי מדויק של הממצאים. אי לכך, קיימת דרישה הולכת וגדלה לשיטות חדשות המבוססות על אינטליגנציה מלאכותית שיאפשרו זיהוי מדויק המבוסס על מספר קטן של תמונות טלפון חכם. 

במחקר הנוכחי מוצג מודל למידה המבוסס על מיזוג נתונים מבדיקה במנורת סדק וצילומים של טלפון חכם כדי לשפר את הדיוק של זיהוי פטריגיום ודירוג שלו, דבר שמהווה רעיון חדשני של למידה של אינטליגנציה מלאכותית, שיאפשר בעתיד לזהות במדויק פטריגיום מצילומי טלפון חכם.

החוקרים היו מסין. במודל הלמידה החדש מוזגו מספר גדול של תמונות מנורת סדק עם מעט יחסית תמונות של טלפון חכם. מאגר המידע של תמונות ממנורת סדק כלל 20,987 תמונות, ומאגר התמונות מטלפון חכם כלל 1,094 תמונות. נעשה שימוש במודלים של זיהוי ומודלים של סגמנטציה. האלגוריתם מדד את הרוחב, האורך והשטח של הפטריגיום שעל פני הקרנית.

התוצאות הראו שמודל הזיהוי עם למידה מתמונות מנורת סדק השיג דיוק ממוצע של 95.24%.

המודל המשולב הצליח להשיג מידה גבוהה של דיוק בזיהוי ודירוג של פטריגיום מתמונות לא מושלמות של טלפון חכם. הביצועים של מערכת בינה מלאכותית זו היו ברי השוואה לאלה של רופאי עיניים, והיא עבדה טוב עם טלפונים מחברות שונות.