O echipă internaţională de cercetători a realizat un pas important în integrarea inteligenţei artificiale (AI) în oftalmologie, dezvoltând primul instrument AI destinat sprijinirii tratamentului degenerescenţei maculare legate de vârstă (DMLV). Această afecţiune oculară este una dintre principalele cauze ale pierderii vederii la persoanele în vârstă, iar noua tehnologie promite să îmbunătăţească considerabil precizia şi eficienţa tratamentelor personalizate oferite pacienţilor.
Compania germană de tehnologie medicală Medical GmbH a obţinut aprobarea autorităţilor europene de reglementare pentru un algoritm de AI care asistă medicii oftalmologi în tratamentul formei „umede” (neovasculare) a degenerescenţei maculare legate de vârstă (nDMLV).
Treatment Planning Support (deepeye TPS), produsul dezvoltat de companie, este primul instrument predictiv bazat pe inAI pentru gestionarea tratamentului în oftalmologie care a fost aprobat pentru utilizare clinică în ţările occidentale.
DMLV este una dintre principalele cauze ale pierderii vederii în rândul persoanelor de peste 55 de ani, iar forma neovasculară (forma umedă) presupune creşterea anormală a vaselor de sânge care invadează retina, putând sângera şi provoca leziuni la nivelul maculei, ducând la pierderea vederii.
Forma umedă a DMLV este tratată de specialişti prin injecţii cu medicamente care inhibă creşterea vaselor de sânge anormale, iar progresul este monitorizat cu ajutorul imagisticii retiniene. Însă răspunsul la tratament variază de la un pacient la altul, motiv pentru care este esenţial ca terapia să fie personalizată pentru fiecare pacient.
Dacă intervalele dintre programări sunt prea mari sau, dimpotrivă, pacienţii le percep ca fiind prea frecvente şi ajung să le rateze ori să renunţe complet la tratament, există riscul semnificativ de pierdere a vederii.
Pentru a crea deepeye TPS, cercetătorii au folosit zeci de mii de scanări 3D ale retinei, combinate cu fişe medicale, pentru a analiza progresia nDLMV în raport cu regimurile de tratament.
Algoritmul rezultat acţionează ca un al doilea specialist în interpretarea scanărilor oculare, oferind sprijin medicilor în luarea a două decizii esenţiale: dacă pacientul are nevoie de următoarea injecţie mai devreme sau dacă intervalul dintre vizite poate fi extins, precum şi câte tratamente vor fi necesare în decursul următoarelor 12 luni. Scopul este ca pacienţii să-şi păstreze vederea cât mai mult timp şi să meargă la clinică doar atunci când este necesar.
Pentru medici, acest sistem contribuie la optimizarea fluxului în clinică, oferă un plus de siguranţă în alegerea planului terapeutic şi poate sprijini atât educarea pacienţilor, cât şi argumentarea deciziilor legate de modificarea tratamentului.
Pentru a obţine aprobarea la nivel european, deepeye TPS a fost testat pe un eşantion internaţional de peste 300 de pacienţi, totalizând peste 2.000 de vizite la medicul specialist oftalmolog.
În cadrul studiului, medicii au stabilit iniţial planurile de tratament pe baza scanărilor retiniene, fără a consulta sistemul. Ulterior, au comparat deciziile luate cu recomandările oferite de AI, analizând eventualele diferenţe şi motivarea acestora.
La Clinica de Oftalmologie a Universităţii Ludwig Maximilian din München, de exemplu, în situaţiile în care medicii au recomandat un plan de tratament diferit faţă de cel indicat de AI, specialiştii au revizuit ulterior sugestiile oferite de sistem şi, în peste jumătate dintre cazuri (56%), au fost de acord că recomandarea algoritmului era mai potrivită şi au ales să o urmeze.
Dr. Eileen Hwang este un specialist cu vastă experienţă în chirurgia vitreo-retiniană şi tratarea pacienţilor cu degenerescenţă maculară legată de vârstă în formă umedă, şi cercetătoare la Moran Eye Center, din Statele Unite.
Ea consideră că acest instrument de AI are un „potenţial uriaş” de a creşte precizia tratamentului, deoarece în prezent medicii oftalmologi sunt nevoiţi să testeze diferite intervale între injecţii pentru a descoperi ce funcţionează cel mai bine în cazul fiecărui pacient în parte. Ea avertizează, însă, că AI nu trebuie considerată o soluţie miraculoasă.
Acest nou instrument bazat pe AI face parte dintr-o serie mai amplă de proiecte dedicate inteligenţei artificiale, dezvoltate în cadrul Moran Eye Center.
Laboratorul a mai creat şi baza de date PHIAT (Phenotyping, Imaging and Advanced Technologies), o platformă anonimă de AI care le permite cercetătorilor să exploreze o varietate extinsă de subiecte şi direcţii de cercetare din domeniul oftalmologiei.
De exemplu, un cercetător ar putea folosi baza de date pentru a estima care pacienţi cu diabet sunt cei mai expuşi riscului de a dezvolta boli oculare sau pentru a crea un algoritm care ajută medicii să identifice când un medicament nu mai funcţionează şi trebuie schimbat.
Cercetătorii pun accent pe faptul că datele folosite în cercetare trebuie colectate şi utilizate într-un mod etic. În cazul bazei de date PHIAT, informaţiile medicale sunt anonimizate, adică toate detaliile care ar putea identifica un pacient sunt eliminate, iar confidenţialitatea este atent protejată.
PHIAT se deosebeşte de alte baze de date universitare prin flexibilitate: în timp ce alte instituţii oferă acces doar la baze de date deja configurate, cu un număr limitat de întrebări posibile, PHIAT permite cercetătorilor să formuleze propriile întrebări şi să exploreze direcţii mult mai variate de cercetare.
