Szemészet, 2021 (158. évfolyam, 1-4. szám)
2021-03-01 / 1. szám
Artificial intelligence in ophthalmology 5. ábra: Az AI által előrejelzett látótér-progresszió a valós látótér-progreszszióhoz képest, különböző példákon illusztrálva Í9B1 vizsgálatát végezte el egy izraeli munkacsoport: az életkor, a centrális corneavastagság, a meanK, a preoperatív visus, illetve a pupilla mérete a legjelentősebbek (4). Mesterségesintelligencia-megoldásokat alkalmaztak már a fertőzéses eredetű szaruhártya-fekélyek (69), a pterygium (95) és nemcsak a DMEK után jelentkező graftleválás azonosítására, hanem a reoperáció szükségességének megítélésére is (40). Lencse A szürkehályog típusának és fokának osztályozását mind elülső-, mind hátsószegmentum-felvételeken is képesek elvégezni AI-algoritmusok (98). Utóbbi több szempontból is érdekes. Egy olyan elváltozás detektálása és klasszifikálása történik indirekt jelekből, ami a képen önmagában nincs jelen, illetve egy képpel ezáltal több betegség automatikus vizsgálata is valóra válhat (katarakta, diabétesz, AMD, glaukóma). A Barrett Universal II formulával elért 72,3-80,6%-os 0,5 dioptrián belüli eltéréshez képest, a 82,3-82,7% eredmény a műlencse-tervezés optimalizálására is biztatónak tűnik ANN segítségével (80). Elülső csarnok A zárt zug diagnosztizálásához gonioszkópia szükséges, ez sajnos hazánkban és világszerte is gyakran kimarad a vizsgálatokból, vagy nem megfelelően történik (91). Ha gonioszkópiás eredményekkel (módosított Shaffer-beosztás) párosítottak elülső szegmentum OCT- (AS-OCT) felvételeket, a betanított CNN önmagában az OCT- kép alapján is igen jó eredménnyel (AUC: 0,928) meg tudta jósolni a zárt zug jelenlétét (97). A zárt zug mechanizmusának (nagy és/vagy előrehelyezett szemlencse, pupilláris blokk, vastag perifériás iris, pia- Kiindulási látótér Tényleges látótér-progresszió AI előrejelzett látótér-progresszió Hemianopia Enyhe glaukóma Mérsékelt glaukóma Súlyos glaukóma Nagyon súlyos glaukóma
