Publication details
Použití umělé inteligence v diagnostice a léčbě retinopatie předčasně narozených dětí
| Title in English | The use of artificial intelligence in the diagnosis and treatment of retinopathy of prematurity |
|---|---|
| Authors | |
| Year of publication | 2024 |
| Type | Article in Periodical |
| Magazine / Source | Folia strabologica et neuroophthalmologica |
| MU Faculty or unit | |
| Citation | |
| Keywords | retinopathy of prematurity, diagnosis, treatment, artificial intelligence |
| Description | ÚVOD Cílem tohoto sdělení bylo definovat klíčové termíny používané v oblasti umělé inteligence, návrh a realizace pilotního datasetu snímků očního pozadí předčasně narozených dětí v České republice a představení prvních matematických algoritmů a modelů umělé inteligence pro hodnocení změn na očním pozadí předčasně narozených dětí. MATERIÁL A METODY K sestavení datasetu byly využity digitální zobrazovací systémy RetCam 3, RetCam Envison a ICON Phoenix během screeningu ROP ve Fakultní nemocnici Ostrava v letech 2011–2023. Vyšetření byla prováděna u všech předčasně narozených dětí v arteficiální mydriáze (Neosynephrine 2,5% gtt., Unitropic 1% gtt., Homatropin 2% gtt.), v leže a za použití víčkového rozvěrače. Snímky očního pozadí byly následně anotovány a validovány dvěma nezávislými pedooftalmology, a v případě neshody ověřeny třetím expertem. Pro správu datasetu byl využit programovací jazyk JavaScript a Python, otevřený objektově-relační databázový systém PostgreSQL a knihovna React pro tvorbu uživatelského rozhraní. Pro obrazovou segmentaci snímků byla použita neuronová síť U-Net s konvolučními vrstvami. VÝSLEDKY V rámci pilotního projektu byl vytvořen dataset s 6004 snímky očního pozadí předčasně narozených dětí a vlastní grafické uživatelské rozhraní ve formě mobilní a webové aplikace. Tyto umožňují nahrávání a prohlížení snímků, jejich anotaci, validaci a předzpracování. Rozšířená funkcionalita zahrnuje moduly využívající matematické metody pro poloautomatickou detekci terče zrakového nervu a umělou inteligenci pro filtrování snímků podle typu a kvality (senzitivita 99 %, specificita 98 %) a obrazovou segmentaci cév (senzitivita 97 %, specificita 98 %). DISKUZE Umělá inteligence představuje významný nástroj pro automatizované zpracování a analýzu snímků očního pozadí u předčasně narozených dětí. V blízké budoucnosti se očekává její velký přínos nejen v diagnostice (včasné odhalení prvních známek onemocnění, predikce přirozeného vývoje), ale také v léčbě ROP (hodnocení efektu léčby díky časné detekci změn sítnicového cévního řečiště). Je však nutné zdůraznit, že přesnost umělé inteligence je silně závislá na kvalitě pořízených snímků a jejich hodnocení, což je klíčové pro spolehlivost a kvalitu strojového nebo hlubokého učení. V současnosti lze umělou inteligenci chápat jako doplňkový nástroj, který usnadňuje proces diagnostiky a léčby ROP, od méně závažných až po pokročilé formy vyžadující léčbu. |