AI將有助驗光臨床決策 與提升照護穩定性 / 產業動態

健康照護產業正積極尋求運用認知式解決方案提升病患照護品質與治療效果,日益普及的人工智慧深度學習技術已被證實對改善醫療服務極有助益。
AI將有助驗光臨床決策 與提升照護穩定性
健康照護產業正積極尋求運用認知式(cognitive)解決方案提升病患照護品質與治療效果。深度學習技術已被證實對改善醫療服務極有助益。日益普及的人工智慧(AI),未來將可協助驗光師與眼科醫師進行臨床決策、減少醫療差錯、提升病患照護的穩定性。
 
據OptometryTimes報導,雖然眼科仍執著於遠距醫療與線上驗光,但AI與機器人將對21世紀的世界帶來重大影響。健康照護產業不僅要大力擁抱科技創新,同時在評估與採用AI時也須客觀,AI必須能實質改善目前對病患的照護,才能在眼睛照護產業成功發展。
 
全球有4.15億人受糖尿病影響,善用AI有助於減少病患失明機會。加州聖荷西Harker School與史丹佛大學醫學院Byers Eye Institute進行合作研究,運用資料驅動與深度學習演算法,獨立評估與發展出一套完全以資料驅動的AI診斷工具,檢驗糖尿病視網膜病變並進行分級,可為醫療轉診分析已被辨識的病例與糖尿病患眼底(fundus)影像。
 
JAMA(Journal of the American Medical Association)2016年11月刊載一篇運用AI診斷糖尿病視網膜病變的論文。此外,2017年在美國巴爾的摩舉行的ARVO會議中,外科醫師展示在人眼視網膜手術中運用遙控機器人系統的成功首例。
 
這是一項隨機化的臨床實驗,6名病患採用傳統手術,另6名病患運用機器人系統協助手術,結果顯示採用機器人系統輔助手術,病患發生視網膜微出血併發症的機率較低。
 
研究人員也正評估深度學習在治療青光眼發展的價值。驗光室經常使用青光眼發展分析軟體,Heidelberg Engineering的Spectralis、Topcon的Synergy與蔡司(Zeiss)的Forum軟體可監測青光眼的進展,有助於改變與改善青光眼病患的照護,並為AI與機器人在驗光應用提供初步而深刻的觀點。
 
Visulytix發展了視網膜AI平台Pegasus,能藉由評估視神經盤,自主篩檢青光眼 ,同時也能為病患糖尿病視網膜病變的程度分級。
 
出處:DIGITIMES