אלגוריתם לזיהוי רטינופתיה סוכרתית פותח באמצעות למידה עמוקה

רטינופתיה סוכרתית מהווה סיבוך שכיח של מחלת הסוכרת. צילומי קרקעית העין מהווים כיום כלי מקובל לגילוי ומעקב אחר רטינופתיה. במאמר המתפרסם ב- JAMA מתארים החוקרים פיתוח אלגוריתם שיאפשר זיהוי ודירוג אוטומטי של רטינופתיה סוכרתית בהתבסס על ניתוח של צילומי קרקעית העין. האלגוריתם פותח באמצעות שיטת הלמידה העמוקה, טכניקה של למידה חישובית המאפשרת למחשב ללמוד באמצעות חשיפה לכמות גדולה של מידע.

יצירת האלגוריתם בוצעה באמצעות חשיפה למעל 120,000 צילומי קרקעית העין של חולים סוכרתיים מארצות הברית, הודו וצרפת, שעברו הערכה ודירוג על ידי 54 רופאי עיניים, כאשר כל צילום עבר הערכה בין 3-7 פעמים.

תיקוף האלגוריתם שפותח בוצע על ידי ניתוח של 9,963 צילומים ו- 1,748 צילומים עם רגישות של 90.3% ו- 87%, וסגוליות של 97.5% ו- 96.1%, בהתאמה. זאת בהשוואה לדירוג שבוצע לכל צילום על ידי בין 7-8 רופאי עיניים. כאשר הוגדרה בהפעלת האלגוריתם רגישות גבוהה, הושגו בבדיקה החוזרת רגישות של 97.5% ו- 96.1%, עם סגוליות של 93.4% ו- 93.9%, בהתאמה.

אלגוריתם שפותח באמצעות למידה עמוקה הוכיח רגישות וסגוליות גבוהות בזיהוי של רטינופתיה סוכרתית על ידי ניתוח צילומי קרקעית העין. כותבי המאמר מסכמים כי מחקרים עתידיים נחוצים על מנת לבחון את יישומו של האלגוריתם בקליניקה, והשפעותיו על איכות הטיפול ותוצאותיו.

מקור:

Gulshan V, Peng L, Coram M, Stumpe MC, Wu D, Narayanaswamy A, Venugopalan S, Widner K, Madams T, Cuadros J, Kim R, Raman R, Nelson PC, Mega JL, Webster DR. Development and Validation of a Deep Learning Algorithm for Detection of Diabetic Retinopathy in Retinal Fundus Photographs. JAMA. Published online November 29, 2016. doi:10.1001/jama.2016.17216

ערכה: ד"ר טל בקרמן יוסקוביץ

הירשמו לקבלת עדכונים בנושאים שעלו בכתבה