I Amerika er medfødte grå stær - en tetting av øyelinsen ved fødselen som kan føre til blindhet - forsvinnende (og heldigvis) sjelden. Som tannråte eller stivkrampe, har bedre screening og teknologier ført til tidligere diagnoser, og problemet kan i stor grad kureres med kirurgi. Men i utviklingsland betyr mangel på bred kompetanse og ressurser at hundretusener av barn nå er blinde på grunn av denne behandlingsbare sykdommen.
"Manglende eller feilaktige diagnoser, så vel som upassende behandlingsbeslutninger, er vanlige blant pasienter med sjeldne sykdommer og er i strid med målene for presisjonsmedisin, spesielt i utviklingsland med store populasjoner, som Kina, " skriver en gruppe kinesiske forskere i en studie publisert mandag i tidsskriftet Nature Biomedical Engineering .
Disse forskerne har som mål å fikse det forebyggbare behandlingsgapet ved å bruke ørnøyet AI. Forskerne skisserer et kunstig intelligens-program som kan diagnostisere medfødte grå stær mer nøyaktig enn menneskelige leger, og rapporterer at dataene den samler inn kan bidra til å stimulere til ny forskning om hvordan man behandler denne sjeldne sykdommen.
Aldring er den vanligste årsaken til grå stær, men omtrent 5 til 20 prosent av barndommens blindhet er forårsaket av medfødte grå stær. Selv om sykdommen er helbredelig ved kirurgi, kan den, hvis den ikke fikses raskt nok, føre til lat øye da hjernen og øyet ikke fungerer ordentlig sammen mens barnet vokser. I Kina skyldes omtrent 30 prosent av barndommens blindhet denne formen for sykdommen.
I 2010 fikk kataraktkrisen i Kina grunn til grunnleggelsen av Childhood Cataract-programmet til det kinesiske helsedepartementet, ifølge studieforfatter Haotin Lin. Programmet har samlet inn data om tusenvis av tilfeller av medfødte grå stær, sa Lin, men datasettet hadde ennå ikke nådd sitt fulle potensial. Så, inspirert av DeepMind-prosjektet som bygde et AI-program som kunne slå profesjonelle spillere på klassiske videospill, bestemte Lin og teamet hans å bruke dataene sine til en AI-optolog.
"Siden AI kan spille spill mot menneskelige spillere, hvorfor ikke lage en AI som kan fungere likt som en kvalifisert menneskelig lege?" Sun Yat-Sen University oftalmologiforsker Lin sa om teamets tenkning.
I to år samarbeidet med et team fra Xidian University, forskerne var i stand til å bygge CC-Cruiser, et AI-program som ble trent for å granske bilder av øyne for å oppdage tilstedeværelsen av grå stær og anbefale om kirurgi er nødvendig. I en test sammen med humane øyeleger identifiserte CC-Cruiser alle tilfeller av medfødte grå stær fra en gruppe på 50 bilder av pasienter. I mellomtiden savnet oftalmologene flere tilfeller og feildiagnostiserte flere falske positiver, melder forskerne i sin nye studie.
"Mennesker har en tendens til å være [enten] noe konservative eller radikale på grunn av sin egen erfaring og personlighet, og maskinens fordel er dens objektivitet, " sier Lin. "Vi [tror] at dype læringsresultater som samarbeider med menneskelig analyse vil oppnå en bedre kvalitet og effektivitet i helsevesenet."
Men Lin og teamets visjon går lenger: De ser CC-Cruiser som en modell for å utnytte kraften til big data for å forbedre forskningen og behandlingen av medfødte grå stær.
Fordi medfødte grå stær kan presentere på en rekke måter, kan samle data fra tilfeller over hele verden gi datamaskiner og leger en bedre følelse av hvordan de skal tilnærme seg sykdommen, melder forskerne. Dermed har forskerne bygget CC-Cruiser som en skybasert AI som leger ved sykehus rundt om i landet kunne få tilgang til. Leger vil kunne laste opp pasientbilder til systemet, og AI ville vurdere bildene for å diagnostisere eller utelukke medfødte grå stær.
Hvis AI oppdager sykdommen og bestemmer at øyeblikkelig kirurgi er nødvendig, vil en nødmelding bli sendt til CC-Cruisers skaperne for å bekrefte diagnosen, som deretter vil bli sendt tilbake til pasientens lege. I mellomtiden ville CC-Cruiser fortsette å samle inn data som leger og forskere kunne bruke for å forbedre AI ytterligere og bruke til å studere variasjoner og behandlingsalternativer for medfødte grå stær.
CC Cruiser kan dessuten bane vei for å suse ut enda sjeldnere sykdommer når land og institusjoner mangler spesifikk kompetanse. "De begrensede ressursene til pasienter og isolasjonen av dataene i de enkelte sykehusene representerer en flaskehals i databruken, " sa Lin. "Å bygge en samarbeidende skyplattform for dataintegrering og pasientscreening er et viktig skritt."
