Acanthamoeba och artificiell intelligens

Acanthamoeba keratit, orsakad av patogenen Acanthamoeba spp, är erkänd över hela världen som en allvarlig ögoninfektion som kan utgöra potentiella risker för synen.

Denna observationsretrospektiva och singelcenterstudie, av explorativ natur, syftar till att fastställa möjligheten att identifiera mönster som kan vara användbara för framtida snabb diagnos av Acanthamoeba keratit från konfokala bilder, utnyttja normaliteten för hornhinneundersökning och den höga specificiteten och känsligheten för beräkningsteknik. modeller.

Uppgifterna kommer att baseras på patienter som har bekräftats positiva genom laboratorietester med bevisad effektivitet för att upptäcka infektionen.

De laboratorietester som övervägs för indelning av patienter i sina respektive grupper är bakteriell undersökning, PCR-undersökning och odlingsundersökning.

Patienterna delades in i två grupper, den första bestod av patienter som var positiva för Acanthamoeba-infektion, medan den andra bestod av patienter som var negativa för Acanthamoeba men positiva för andra patogener. Studien kommer att pågå i 18 månader.

Kohorten som studeras inkluderar 151 patienter från IRCCS San Raffaele Hospital som genomgick ovannämnda undersökningar, varav 76 fall kommer att inkluderas i gruppen patienter som är positiva för Acanthamoeba och 75 i gruppen av kontroller som är positiva för andra patogener.

De konfokala bilderna av denna kohort kommer att matas in i programvara för artificiell intelligens. För att utvärdera modellen kommer testsetet att användas, och AI-modellens förmåga kommer att bedömas med hjälp av de mest använda måtten inom datorseende som noggrannhet, specificitet, sensitivitet och f1-poäng; som kulminerar i en omfattande utvärdering av modellen.