Un computer ar putea folosi o cameră pentru a face prima citire a pacienților cu glaucom

CDC spune că majoritatea copiilor nu au sigilante dentare atât de necesare.

"Asistența medicală nu ar trebui să inducă în eroare în mod sistematic publicul cu privire la beneficii și daune," spune Gerd Gigerenzer. (Podcastul Health News Review)

Adăugați față stresului dezbaterii prezidențiale din această seară la lista beneficiilor yoga pentru sănătate. Wall Street Journal oferă câteva variante ale ipostazelor tradiționale pentru a vă ajuta să treceți. Măgar în jos, cineva?

Morning Break este un ghid zilnic pentru noutățile și interesele de pe web pentru profesioniștii din domeniul sănătății, oferit de comunitatea MedPage Today. Ai un sfat? Trimite-l la noi: MPT_editorial@everydayhealthinc.com.

Ar putea un computer să-i învingă într-o zi pe cei mai buni oftalmologi în diagnosticarea glaucomului? Nu în curând, dar ziua aceea ar putea fi chiar după colț.

Calculatoarele care folosesc deja inteligența artificială (AI) au egalat dermatologii în diagnosticarea cancerului de piele și aproape au asociat specialiștii retinei în recunoașterea retinopatiei diabetice din imaginile fundului.

În prezentarea sa, "Noi inovații în piratarea glaucomului," în timpul Simpozionului Glaucom la reuniunea Glaucom 360 din 2017, Robert Chang, MD, profesor asistent de oftalmologie, Universitatea Stanford, a prezentat modul în care ar putea funcționa tehnologia. Chang dezvoltă AI pentru glaucom.

Tehnologia a făcut pași uimitori în ultimii ani, a spus Chang. El a subliniat succesul recent al unui program de computer în învingerea jucătorilor de poker campioni.

"Ne-am gândit că lipsind informațiile și blufând ar fi foarte greu pentru o mașină să învingă cei mai buni jucători de poker din lume," Spuse Chang. "AI nu i-a învins doar pe jucători, ci i-a zdrobit. Acest lucru se întâmplă în fiecare domeniu de jocuri."

Puterea și datele cresc

Succesul programelor provine din creșterea rapidă a puterii de calcul și disponibilitatea unor cantități masive de date, a spus Chang. În trecut, majoritatea programelor de AI foloseau o tehnică de recunoaștere a modelelor în care programatorii identificau caracteristici cheie ale obiectului care urma să fie identificat și computerele programate pentru a căuta aceste caracteristici. Dar această abordare s-a dovedit greoaie.

"Pe măsură ce a apărut învățarea profundă, s-a decis că nu trebuie să identificați care au fost caracteristicile cheie, ați avut nevoie doar de suficiente exemple de instruire," Explică Chang. "Apoi, mașina ar putea identifica statistic care au fost acele caracteristici cheie.

"Nu se oprește aici," el a adăugat. "Puteți continua să hrăniți algoritmul din ce în ce mai multe date, astfel încât acesta să devină mai precis."

De exemplu, în trecut, un programator ar fi putut învăța un computer să recunoască un Audi A7 identificând o combinație de linii verticale și orizontale unice pentru acel model de mașină. Acum programatorii dau computerelor mii de fotografii și etichetează Audi A7s printre ele, a spus Chang.

Computerul însuși alege caracteristici distincte și le testează pentru a vedea câte dintre Audi A7 au aceste caracteristici. Poate găsi în acest fel caracteristici pe care un om nu le-ar fi observat. Acesta este mai asemănător cu modul în care gândesc ființele umane, a spus el.

Primele încercări din anii 1950

Primele încercări ale acestei abordări a AI datează din anii 1950. Inventatorii au creat perceptronul, un model matematic bazat pe rețelele neuronale din biologie.

Intrările seamănă cu intrările dendritice, iar ieșirile seamănă cu ieșirile axonale. Cu toate acestea, programele nu au funcționat bine, deoarece nu aveau suficiente date sau putere de calcul.

Progresele în puterea de calcul, în special unitățile de procesare grafică și numărul mare de fotografii digitale disponibile acum au dat un impuls rețelelor neuronale artificiale, a spus Chang. "Avem mult mai multe fotografii de antrenament care pot fi analizate de un computer și, astfel, venim cu o modalitate de a le clasifica," el a spus.

La fel, puterea de calcul a crescut exponențial și, dacă își urmează curba actuală, computerele se vor potrivi cu creierul uman în aproximativ 50 de ani, a spus el.

"Este o oportunitate de a instrui algoritmi pentru a fi la fel de puternici precum modul în care parcurgem 12 ani de formare pentru a deveni oftalmologi," Spuse Chang. Acum, programatorii creează rețele neuronale cu mai multe straturi, care caută modele subtile, un tip de AI numit învățare profundă.

În urmă cu câțiva ani, un programator care încerca să pună un computer să diagnosticheze retinopatia diabetică i-ar fi spus să caute hemoragie și exudație și să localizeze macula și discul optic. Într-o lucrare recentă, cercetătorii de la Google au folosit 9.963 de imagini de la 4.997 de pacienți pentru a instrui un computer pentru a recunoaște retinopatia diabetică. Calculatorul a obținut 97,5% sensibilitate și 93,4% specificitate.

"Folosiți puterea matematicii și statisticilor pentru a permite computerului să vadă ce se remarcă între ceea ce clasificați ca normal și ceea ce clasificați ca retinopatie diabetică," spuse Chang. "Algoritmul a funcționat remarcabil de bine și acest lucru se întâmplă în fiecare industrie pentru viziunea computerizată."

Se pune în glaucom

Aceeași abordare ar putea fi utilizată și în glaucom, a spus el. "Ai avea nevoie de multe cazuri de instruire, așa că ar fi nevoie de oamenii noștri să lucreze împreună și să spună „care este definiția ta a glaucomului”."

Ar fi necesar un supercomputer precum IBM Watson sau Nvidia DGX-1. DeepMind Health de la Google adoptă deja această abordare folosind datele Serviciului Național de Sănătate din Regatul Unit.

Cercetătorii de la Universitatea Stanford au raportat recent că folosesc învățarea profundă pentru a crea un algoritm capabil să recunoască cancerul de piele, a spus Chang. "Este o problemă ca medicii să devină mai familiarizați cu acest lucru," el a adăugat.

Pe termen scurt, Chang se așteaptă ca medicii să folosească IA ca adjuvant. "AI este mai degrabă un instrument de asistență," el a spus. "Ajută la creșterea persoanelor care nu sunt instruite ca expert."

Un computer ar putea folosi o cameră pentru a face prima citire a pacienților cu glaucom. Apoi, un oftalmolog ar putea examina cazurile pe care computerul le-a semnalat ca fiind anormale. "Se reduce costul și se mărește accesul la îngrijire," spuse Chang. "Mulți legați acest lucru de telemedicină, astfel încât să puteți ajunge la mai multe domenii."

Pe măsură ce IA devine mai disponibilă, medicii își vor da seama cum să o facă în practicile lor, a spus Chang, "Cine știe, poate în următorii 10-12 ani de acum oamenii vor căuta pe internet și poate că va exista AI care să răspundă la întrebările lor."

Acest articol a apărut inițial pe site-ul partenerului nostru Ophthalmology Times, care face parte din UBM Medica. (Este necesară înregistrarea gratuită.)

Oftalmologie Times" target ="_gol" titlu ="Distribuiți acest articol pe Facebook"> Oftalmologie Times&sursă = MedPage% 20Today" target ="_gol" titlu ="share linkedin">

Un expert explorează strategii pentru a ajuta pacienții să gestioneze și să facă față glaucomului în stadiul final.

Mai multe tehnologii emergente pot spori administrarea de medicamente pentru glaucom și pot îmbunătăți rezultatele pacienților.

Experții oferă cinci recenzii cheie despre studiile clinice recente care explorează eficacitatea corticosteroizilor pentru tratarea edemului macular diabetic.

Iată opt sfaturi despre ce să nu faci în practica ta.

Această întâlnire săptămânală de știri este adusă cititorilor noștri de către partenerii noștri de la Ophthalmology Times, care face parte din UBM Medica. (Este necesară înregistrarea gratuită.)

Oftalmologie Times" target ="_gol" titlu ="Distribuiți acest articol pe Facebook"> Oftalmologie Times&sursă = MedPage% 20Today" target ="_gol" titlu ="share linkedin"> Oftalmologie Times" target ="_gol" titlu ="Distribuiți acest articol pe Facebook"> Oftalmologie Times&sursă = MedPage% 20Today" target ="_gol" titlu ="share linkedin">

Chirurgii cataractei trebuie să evite anumite lentile intraoculare (IOL) la pacienții cu boală retiniană sau cu risc de detașare a retinei.

Alegerile stilului de viață, cum ar fi exercițiile fizice și dieta, par să îmbunătățească simptomele glaucomului și să încetinească progresia bolii.

Abordările emergente minim invazive și microinvazive pentru gestionarea glaucomului pot avansa tratamentul bolii.

"Cercetarea preclinică pe animale este esențială pentru inovație și pentru găsirea unui remediu" pentru glaucom, potrivit unui expert.

Această întâlnire săptămânală de știri este adusă cititorilor noștri de către partenerii noștri de la Ophthalmology Times, care face parte din UBM Medica. (Este necesară înregistrarea gratuită.)

Ultima actualizare 18 august 2017 Oftalmologie Times" target ="_gol" titlu ="Distribuiți acest articol pe Facebook"> Oftalmologie Times&sursă = MedPage% 20Today" target ="_gol" titlu ="share linkedin">

CHICAGO – Oftalmologii au comandat și efectuat majoritatea covârșitoare a testelor oculare legate de glaucom în populația Medicare, o disparitate care ar putea avea implicații majore pentru viitorul optometriei, au spus cercetătorii aici.

Revizuirea a cinci examene / teste oftalmologice efectuate frecvent a arătat că ponderea utilizării optometriștilor în 2014 a variat de la 15% la 38%, așa cum este determinat de codurile asociate testelor. Ca procent din totalul serviciilor facturate, utilizarea codului optometriștilor a fost cea mai mare pentru fotografia de fund și cea mai mică pentru gonioscopie și pașimetrie.

Disparitatea în volumul testelor s-a produs în ciuda faptului că optometria are mult mai mulți practicieni care au depus cereri la Medicare B în 2014: 26.821 versus 17.817 oftalmologi, Mark W. Swanson, OD, de la Universitatea din Alabama School of Optometry din Birmingham, a raportat aici la Academia Americană de întâlnire Optometrie.

"Singurul test în care un procent mai mare urotrin pastile de optometriști a depus mai mult de 10 revendicări a fost fotografia cu fundus," spuse Swanson. "Diferențele dintre furnizori sunt extrem de puternice la extreme – nu s-au făcut teste și s-au făcut patru până la cinci teste."

Diferențele în volumul testului au reflectat probabil variații în amestecul de cazuri, volumul practicii și preferința practicii. Constatările reflectă, de asemenea, o deconectare între educația optometrie și practică și ar trebui să privească toți optometristii, a spus Swanson.

"Învățăm multe, dar ceea ce predăm și ceea ce se întâmplă în sala de examen nu este întotdeauna același lucru," a spus el ca răspuns la o întrebare în urma prezentării sale. "Trebuie să facem o schimbare mare în ceea ce fac optometristii. Dacă nu ne schimbăm, peste 25 sau 30 de ani nu va mai exista optometrie."

Din 2012, Centers for Medicare and Medicaid Services a lansat un set de date publice pentru Medicare Partea B. Analiza Swanson s-a axat pe datele din 2014, care au inclus 38,5 milioane de pacienți. Analiza a făcut referire la datele de utilizare și de plată ale furnizorilor conținute în baza de date de utilizare publică a medicilor și altor furnizori a CMS.