Notice: Function _load_textdomain_just_in_time was called incorrectly. Translation loading for the gd-rating-system domain was triggered too early. This is usually an indicator for some code in the plugin or theme running too early. Translations should be loaded at the init action or later. Please see Debugging in WordPress for more information. (This message was added in version 6.7.0.) in /home/gibnews/htdocs/gibnews.pl/wp-includes/functions.php on line 6121
Polacy chcą wykorzystać sztuczną inteligencję do diagnozowania schizofrenii na podstawie skanowania siatkówki - Gospodarka i Biznes News

Polacy chcą wykorzystać sztuczną inteligencję do diagnozowania schizofrenii na podstawie skanowania siatkówki

Zdjęcie: Adobe Stock Zdjęcie: Adobe Stock

Naukowcy z Politechniki Lubelskiej, Uniwersytetu Medycznego w Lublinie, Katolickiego Uniwersytetu Lubelskiego i Uniwersytetu w Rochester (USA) prowadzą badania wykorzystujące sztuczną inteligencję do diagnostyki schizofrenii za pomocą skanowania siatkówki.

„Siatkówka jest ściśle powiązana z centralnym układem nerwowym; można ją opisać jako uproszczoną reprezentację aktywności mózgu” – stwierdził dr Paweł Karczmarek, który kieruje Katedrą Inteligencji Obliczeniowej na Politechnice Lubelskiej i jest na czele tych badań, o czym wspomniano w komunikacie prasowym wysłanym do PAP. Zauważył, że dane siatkówkowe mogą służyć jako cenny materiał do kategoryzacji pacjentów na zdrowych i chorych.

Badacz wskazał, że wcześniejsze badania potwierdziły obecność cieńszych warstw siatkówki u osób ze schizofrenią. Jednak zmiany te mogą również wynikać z innych schorzeń, co podkreśla potrzebę wyjątkowo szczegółowej analizy.

Tomograf optyczny, obecnie stosowany w kardiologii, dermatologii i okulistyce, jest wykorzystywany do skanowania siatkówki. Urządzenie to umożliwia badanie struktury siatkówki warstwa po warstwie, wytwarzając obrazy o tej samej wysokiej rozdzielczości co preparaty histologiczne.

„Tego typu test można przeprowadzić w znacznie krótszym czasie (około jednej minuty) w porównaniu z testem MRI (obrazowanie metodą rezonansu magnetycznego – przyp. PAP), co pomaga obniżyć zarówno czas trwania, jak i koszt oceny” – wyjaśnił dr Karczmarek.

Jego zespół ocenił wyniki testów przeprowadzonych na 59 pacjentach ze schizofrenią i 61 zdrowych osobach. „Zinterpretowaliśmy obrazy tomografii optycznej, korzystając z zaawansowanych algorytmów sztucznej inteligencji. Wdrożyliśmy różne modele analityczne, które zwiększyły dokładność identyfikacji różnic między osobami zdrowymi a osobami ze schizofrenią” – wyjaśnił naukowiec.

Odkryto, że integracja obrazowania siatkówki z podejściami głębokiego uczenia opartymi na sieciach neuronowych może znacznie poprawić diagnozę schizofrenii. Wyniki badania zostały opublikowane w grudniu 2024 r. w czasopiśmie „Scientific Reports”.

Według autorów artykułu, to znaczące odkrycie wskazuje, że cieńsze warstwy siatkówki mogą służyć jako biomarkery schizofrenii. Wierzą, że ten postęp ułatwi szybsze i dokładniejsze procesy diagnostyczne, umożliwiając tym samym szybsze rozpoczęcie leczenia i poprawę jakości życia pacjentów.

„Współczesne technologie obrazowania wspierane przez sztuczną inteligencję mają potencjał przekształcenia diagnostyki nie tylko w okulistyce, ale także w neuropsychiatrii, umożliwiając dokładniejsze monitorowanie takich schorzeń jak schizofrenia” – zauważył dr Karczmarek.

Schizofrenia to zaburzenie psychiczne zaliczane do psychoz, charakteryzujące się zniekształconym postrzeganiem rzeczywistości, a także zaburzeniami procesów myślowych i emocji. Zazwyczaj diagnozuje się ją w okresie dojrzewania i wczesnej dorosłości. Szacuje się, że w Polsce na schizofrenię choruje około 400 000 osób.

Obecnie nie ma dostępnych obiektywnych testów ani badań (laboratoryjnych, obrazowych itp.), które pomogłyby w diagnozie schizofrenii. Diagnoza opiera się głównie na dyskusjach między lekarzem, pacjentem i jego rodziną, a także na obserwacjach. Dlatego naukowcy pokładają duże nadzieje w potencjale swoich badań. (PAP)

Nauka w Polsce

jjj/ zan/



Źródło

No votes yet.
Please wait...

Dodaj komentarz

Twój adres e-mail nie zostanie opublikowany. Wymagane pola są oznaczone *