AI Telemedicine-Based Screening Tool may successfully Identify Glaucoma Suspects: Study

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ग्लूकोमा बीमारियों का एक समूह है जो आंख के ऑप्टिक को नुकसान पहुंचाता है
तंत्रिका और दृष्टि दृष्टि और अंधापन में परिणाम। ग्लूकोमा, उम्र से संबंधित के साथ
मैकुलर अपघटन (एएमडी) और मधुमेह रेटिनोपैथी (डीआर), तीनों में से एक है
विकसित देशों में अंधापन के प्रमुख कारणों और अब दूसरा
है मोतियाबिंद के बाद, वैश्विक स्तर पर अंधापन का अग्रणी कारण।

ग्लूकोमा रेटिना गैंग्लियन कोशिकाओं के नुकसान से विशेषता है
(आरजीसीएस), जिसके परिणामस्वरूप दृश्य क्षेत्र की हानि और संरचनात्मक परिवर्तन
में होते हैं रेटिना तंत्रिका फाइबर परत (आरएनएफएल) और ऑप्टिक डिस्क। ज्यादातर समय, जब
पता चला, यह पहले से ही देर हो चुकी है, यानी, अपरिवर्तनीय दृश्य क्षेत्र के नुकसान के साथ। इसलिए,

के लिए इस बीमारी के शुरुआती चरणों में व्यक्तियों की पहचान करना आवश्यक है उपचार।

अनुमानित आरजीसी गणना और सीडीआर के बीच संबंध बताता है कि
CDR में परिवर्तन का आकलन
के मूल्यांकन के लिए एक संवेदनशील विधि है ग्लूकोमा में प्रगतिशील तंत्रिका नुकसान; विशेष रूप से, रेटिना कप-डिस्क अनुपात
(सीडीआर) ग्लूकोमा से अत्यधिक सहसंबंधित है।

सीडीआर ग्लूकोमा की पहचान करने के लिए एक प्रभावी उपकरण हो सकता है
संदिग्ध, और फोकस मुख्य रूप से ग्लूकोमा-संदिग्ध व्यक्तियों की पहचान करने के लिए है
(प्राथमिक देखभाल सेटिंग्स से एक स्क्रीनिंग प्रक्रिया के रूप में), जिसे आगे परीक्षण किया जा सकता है
ग्लूकोमा और इसकी प्रगति का निर्धारण करने के लिए।

एक बड़ा या असामान्य सीडीआर का उल्लेख किया गया है और CDR
के रूप में वर्गीकृत किया गया है % 26GT; 0.5। सीडीआर में छोटे बदलाव
के महत्वपूर्ण नुकसान से जुड़े हो सकते हैं आरजीसी, विशेष रूप से बड़ी सीडीआर के साथ आंखों में। विस्तारित सीडीआर
का एक संकेतक है ग्लूकोमा का खतरा।

अलाउद्दीन भुईन और
टीम ने क्वांटिफाइड वर्टिकल सीडीआर का उपयोग किया जब अन्य शोध योजनाओं ने
का उपयोग किया गुणात्मक मूल्यांकन (उदा।, छोटा, मध्यम, और बड़ा)। उन्होंने विकसित किया और
इस मात्रा को निष्पादित करने के लिए मान्य लंबवत सीडीआर क्वांटिफिकेशन सॉफ्टवेयर
ग्रेडिंग। सॉफ्टवेयर उच्च दोहराने योग्यता और विश्वसनीयता का प्रदर्शन करता है। (i) कागज
के लिए एक विधि का वर्णन करता है ग्लूकोमा-संदिग्ध स्क्रीनिंग जो क्लाउड-आधारित सिस्टम का उपयोग करती है और
को शामिल करती है टेलीमेडिसिन सुविधाएं। इस प्रकार, स्क्रीनिंग दूरस्थ
में उपलब्ध होगी क्लीनिक और प्राथमिक देखभाल सेटिंग्स। (ii) पेपर एक उपन्यास स्वचालित
पर परिणामों का वर्णन करता है विधि जो ग्लूकोमा संदिग्धों की प्रारंभिक स्क्रीनिंग को संबोधित करती है, जो एक
है प्रमुख सार्वजनिक स्वास्थ्य चिंता। (iii) इसलिए, एक सटीक और कुशल स्क्रीनिंग
दूरस्थ प्राथमिक देखभाल सेटिंग्स में जनसंख्या की एक बड़ी स्क्रीनिंग प्रदान कर सकते हैं
वर्तमान में नेत्र रोग विशेषज्ञ की वार्षिक यात्राओं से बाहर निकलना।

1546 डिस्क-केंद्रित फंडस छवियों

के लिए रेटिना छवि डेटाबेस से सभी 457 छवियों सहित चुने गए थे ऑप्टिक तंत्रिका मूल्यांकन डेटासेट, और छवियों को यादृच्छिक रूप से
से चुना गया था आयु से संबंधित आई रोग अध्ययन और सिंगापुर मलय आंखों का अध्ययन
विकसित करने के लिए प्रणाली।

पहले, एक मालिकाना अर्धसूत्रीय
वर्टिकल सीडीआर को मापने के लिए एक विशेषज्ञ ग्रेडर द्वारा सॉफ्टवेयर का उपयोग किया गया था। फिर, सीडीआर
का उपयोग कर 0.5 (नॉनस्पेक्ट) और 0.5 से ऊपर सीडीआर (ग्लूकोमा संदिग्ध), गहरी सीखने
आर्किटेक्चर का उपयोग बाइनरी क्लासिफायर सिस्टम को प्रशिक्षित और परीक्षण करने के लिए किया जाता था।
बाइनरी वर्गीकृत, ग्लूकोमा के साथ सकारात्मक के रूप में संदिग्ध,
का उपयोग करके मापा गया था संवेदनशीलता, विशिष्टता, सटीकता, और auc।

सीडीआर तीन फायदे हैं: यह एक एकल चर है जिसे
के रूप में जाना जाता है रोग के साथ दृढ़ता से सहसंबद्ध, विशेष रूप से आरजीसी के नुकसान के साथ सीडीआर का मापन
से पूरा किया जा सकता है एक स्वचालित, गैर MyDriatic कैमरा
द्वारा प्राप्त एकल रेटिना रंगीन तस्वीर एक प्राथमिक देखभाल कार्यालय में और विशेषज्ञ के लिए एक टेलीमेडिसिन मंच पर अग्रेषित
अर्धसूत्रीय विधियों के साथ व्याख्या विशेषज्ञ व्याख्या, जो अभी भी समय है
मनुष्यों के लिए उपभोग और महंगा, एआई द्वारा कुशलतापूर्वक और सटीक
के लिए प्रतिस्थापित किया जा सकता है छवियों का मूल्यांकन करना

भविष्य में, लेखकों ने सॉफ्टवेयर उपकरण का उपयोग करने का प्रस्ताव दिया
% 26 # 8216; IPREDICT-GLAUCOMA 'IPREDICT मंच पर। एआई आधारित टेलीमेडिसिन
IHEALTHSCREEN INC. द्वारा विकसित प्लेटफ़ॉर्म Ipredict सर्वर-साइड को एकीकृत करता है
प्रोग्राम और स्थानीय रिमोट कंप्यूटर / मोबाइल डिवाइस (
को एकत्रित करने और अपलोड करने के लिए रोगी डेटा और छवियां)। छवियों को पहले संतुलन के लिए चेक किया जाता है
घर में विकसित एक कृत्रिम-खुफिया-आधारित प्रणाली द्वारा स्वचालित रूप से
3000 फंडस छवियों से मैन्युअल रूप से स्नातक के लिए वर्गीकृत किया गया है, और सिस्टम
प्राप्त किया 99% से अधिक सटीकता। सर्वर छवियों का विश्लेषण करता है, और एक रिपोर्ट
को भेजी जाएगी एक व्यक्ति के स्क्रीनिंग परिणामों के साथ रिमोट क्लिनिक और आगे
सिफारिशें।

दो-वर्ग ग्लूकोमा मॉडल (सीडीआर ≤ 0.5 और 0.5 से ऊपर)
83.33% की संवेदनशीलता के साथ 89.67% की सटीकता हासिल की और एक विशिष्टता
93.89%। एक ही डेटा के लिए एयूसी 0.93 था। बाहरी सत्यापन डेटासेट पर, दो-वर्ग मॉडल
प्राप्त किया 80.11% की संवेदनशीलता और 84.9 6% की विशिष्टता। एक ही डेटा के लिए auc
0.85 था।

क्लाउड-आधारित और एचआईपीएए-अनुपालन टेलीमेडिसिन प्लेटफॉर्म
% 26 # 8216; iPredict 'छवि और डेटा स्थानांतरण सटीकता के लिए मान्य किया गया है। लेखक
एएमडी स्क्रीनिंग और डॉ
के लिए लगभग 850 छवियों को स्थानांतरित और विश्लेषण किया था क्वींस और मैनहट्टन, न्यूयॉर्क, यूएसए में 4 प्राथमिक देखभाल क्लीनिकों से स्क्रीनिंग। वे
सीधे मूल्यांकन किए गए परिणामों के बीच 100% सहसंबंध पाया गया
छवियों और छवियों को IPREDICT द्वारा स्थानांतरित और संसाधित किया गया। उन्होंने भी
का परीक्षण किया ऊर्ध्वाधर सीडीआर गणना के लिए 100 छवियां और एक ही सटीकता प्राप्त की।

इस अध्ययन में, लेखकों ने एक सटीक और
का प्रदर्शन किया ग्लूकोमा के लिए पूरी तरह से स्वचालित गहरी-शिक्षण स्क्रीनिंग सिस्टम
के माध्यम से संदिग्ध रेटिना फोटोग्राफी जो ग्लूकोमा की पहचान के लिए प्रभावी हो सकती है
प्राथमिक देखभाल सेटिंग्स में संदिग्ध।

उन्होंने कप / डिस्क
के कई बड़े डेटासेट्स पर दिखाया अनुपात (सीडीआर) को स्वचालित रूप से रेटिना फोटोग्राफी से
से मापा जा सकता है नॉनस्पेक्ट्स से संदिग्धों को भेदभाव करने के लिए पर्याप्त सटीकता और इस प्रकार, संभावित रूप से
विशेष देखभाल के लिए एक नेत्र रोग विशेषज्ञ को संदिग्धों के रेफरल की सुविधा प्रदान करें।

इस प्रकार, एक भविष्य, प्राप्त करने योग्य लक्ष्य एक एआई टेलीमेडिसिन है
प्लेटफॉर्म जिसमें वर्तमान पद्धति को प्राथमिक देखभाल सेटिंग्स में तैनात किया जाएगा
दूरस्थ छवि कैप्चर के माध्यम से।
निर्धारित करने के लिए एक संभावित परीक्षण की आवश्यकता होगी सस्ती, स्वचालित
के साथ, नैदानिक ​​सेटिंग्स में सिस्टम की व्यवहार्यता NONMYDRIATIC रेटिना कैमरे और छवि हस्तांतरण के लिए एक टेलीमेडिसिन मंच
गहरी सीखने की स्क्रीनिंग प्रणाली।

स्रोत: अलाउद्दीन
भुयान, अरुण गोविंदियाह और आर। थियोडोर स्मिथ; हिंदावी जर्नल ऑफ़
नेत्र विज्ञान

DOI: https://doi.org/10.1155/2021/6694784

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