SILMÄTAURIEN TUNNISTAMINEN HYBRIDISYVÄN OPPIMISEN ALGORITMEILLA FUNDUS-KUVISTA

Maailman terveysjärjestön vuonna 2020 julkaistun maailmanlaajuisen raportin mukaan ainakin 2,2 miljardilla ihmisellä maailmanlaajuisesti on tällä hetkellä näkövamma, ja heistä vähintään 1 miljardilla on näkövamma, joka voidaan ehkäistä tai jota ei ole vielä hoidettu. Maailmalla on edessään merkittäviä näönterveyshaasteita, joita ovat muun muassa näönhoidon ehkäisy-, hoito- ja kuntoutuspalvelujen kattavuuden ja laadun epätasa-arvo, koulutettujen näönhuollon tarjoajien puute ja näönhoitopalvelujen huono integrointi terveydenhuoltojärjestelmiin.

Tiedetään, että yli 80 % kaikista näköhäiriöistä voidaan ehkäistä tai hoitaa. Verkkokalvon asiantuntijan on tehtävä silmänpohjan tutkimus oikean diagnoosin tekemiseksi, mutta silmälääkäriin käännytään vain epämukavassa olossa. Vaikka tyypillisesti oireet etenevät niin paljon, että kun sairaus ilmenee, mikä johtaa kalliisiin hoitoihin ja leikkauksiin, vauriot ovat usein peruuttamattomia, mikä johtaa näön heikkenemiseen tai jopa pysyvään näön menetykseen.

Tekoälyn avulla tutkitaan ja kehitetään teorioita ja menetelmiä, jotka voivat auttaa simuloimaan ja laajentamaan ihmisen älykkyyttä. Näitä teorioita ja menetelmiä on käytetty monilla tutkimusaloilla, kuten automaattisessa diagnoosissa ja lääketieteessä. Viime vuosina tekoälyteknologian ja modernin lääketieteen risteys on mahdollistanut tehokkaan ja nopean sairauksien seulonnan. EyeCheckup on automatisoitu ohjelmistolaite, joka on suunniteltu analysoimaan silmänpohjan digitaalisia värivalokuvia verkkokalvon ja optisen levyn sairauksien nopeaan seulomiseen.

Tutkimuksen päätavoitteena on arvioida automaattisen seulontaalgoritmin suorituskykyä ohjattavien verkkokalvon ja optisen levyn sairauksien havaitsemiseksi väripohjaisten silmänpohjakuvien perusteella sekä sen herkkyys ja spesifisyys mahdollisia sairauksia kohtaan. Järjestelmän kliinistä validointia varten silmälääkärit arvioivat kuvat ja tuloksia verrataan tekoälyalgoritmiin.

Poissulkemisen jälkeen tähän tutkimukseen otetaan enintään 1528 kelpoisuuskriteerit täyttävää tutkittavaa. Osallistujat, jotka täyttävät kelpoisuusvaatimukset, rekrytoidaan saatuaan kirjallisen suostumuksen perusterveydenhuollon tarjoajilta. Koehenkilöille tehdään silmänpohjakuvaus FDA:n hyväksymien silmäkameroiden mukaisesti. Kuvat otetaan silmäkameran käyttäjälle toimitetun erityisen EyeCheckup-kuvausprotokollan mukaisesti ja analysoidaan sitten EyeCheckup v2.0 -laitteella.

Tutkimuksessa käytettävät menetelmät ja työkalut:

I. Silmänpohjakuvien ottaminen ei-mydriaattisilla kameroilla: Optisen levyn ja fovea-keskitetty silmänpohjakuva otetaan Canon CR-2 AF, Topcon TRC-NW400 ja Optomed Aurora Non-mydriatic silmänpohjakameroilla. Vapaaehtoisille, joiden ei-mydriaattisia kuvia ei voida saada, pupillin laajeneminen saavutetaan tiputtamalla tropikamidipisaroita, minkä jälkeen otetaan kuvat. Canon CR-2 AF, Topcon TRC-NW400 ja Optomed Aurora Non-mydriatic silmänpohjakamerat, joista verkkokalvokuvat otetaan, ovat CE-merkitty ja FDA-hyväksytty.

Tehtävät testit:

I. Jokaiselta tutkimukseen osallistuvalta vapaaehtoiselta kolmella eri kameralla otetut silmänpohjakuvat analysoidaan erikseen sekä oikealta että vasemmalta silmältä EyeCheckup-tekoälyalgoritmilla kamerapohjaisesti.

ii. Verkkokalvon ja glaukooman asiantuntijoiden suorittama Canon CR-2 AF -kuvien arviointi järjestelmän kliinistä validointia ja tulosten vertailua varten,