במחקר רטרוספקטיבי, חוקרים פיתחו פלטפורמת בינה מלאכותית (AI) כישומון נייד לבדיקה וניהול של פזילה. פלטפורמה זו נותנת מענה לצורך הגובר בשיטות אבחון מהירות ומדויקות לאור השכיחות הגוברת של פזילה והשפעתה על הראייה הדו-עינית.
עוד בעניין דומה
המחקר כלל פיתוח מודל בינה מלאכותית של Visual Transformer (VIT_16_224) תוך שימוש בתמונות מבט ראשוניות משני מערכי נתונים שכיסו קבוצות גיל שונות. בסך הכל נכללו 6,194 תמונות המציגות את השתקפות אור הקרנית (corneal light-reflection), מתוכן 2,938 עם אקזוטרופיה, 1,415 עם אזוטרופיה, 739 עם סטייה אנכית ו-1,562 עם אורתוטרופיה. ביצועי המודל נבדקו בקפדנות באמצעות 5-fold cross-validation set והוערכו על ידי חישוב הדיוק, הקפדנות, הספציפיות, הרגישות, ציון ה-F1 והשטח מתחת לעקומה (AUC).
מתוצאות המחקר עולה כי מודל הבינה המלאכותית פעל בצורה יוצאת דופן. במערך האימות הפנימי, הוא השיג דיוק של 0.980, קפדנות של 0.941, ספציפיות של 0.979, רגישות של 0.958, ציון F1 של 0.951 ו-AUC של 0.994. במערך הבדיקות הבלתי תלוי, הדגם שמר על ביצועים גבוהים עם דיוק של 0.967, קפדנות של 0.980, ספציפיות של 0.970, רגישות של 0.960, ציון F1 של 0.975 ו-AUC של 0.993.
החוקרים סיכמו כי מודל הבינה המלאכותית המתקדם מספק פתרון מקיף לטיפול בפזילה, ומשפר את תחום רפואת העיניים עם טכנולוגיה שתומכת לא רק בסקירה אלא גם בניהול ארוך טווח ובתקשורת בין מטופל לרופא. פלטפורמה זו מייעלת את תוצאי המטופל ואת איכות טיפול העיניים באמצעות טכנולוגיית בינה מלאכותית חדשנית.
מקור:
הירשמו לקבלת עדכונים בנושאים שעלו בכתבה