عمان جو - يعكف باحثون في كلية «الحوسبة والذكاء المعزز» بجامعة ولاية أريزونا الأميركية على تطوير أدوات تشخيصية جديدة تعتمد على الذكاء الاصطناعي لتوفير فحص أكثر فعالية للاعتلال البقعي المرتبط بقصر النظر.
وطوَر الباحثون خوارزميات جديدة تساعد في تحليل الصور الشبكية والتنبؤ بتطور المرض بدقة عالية، ونشرت النتائج، الجمعة، في دورية (JAMA Ophthalmology).
ويشهد قصر النظر، المعروف أيضاً باسم «قصر البصر»، ارتفاعاً ملحوظاً، خصوصاً بين الأطفال. ويُتوقع أن يؤثر هذا الاضطراب على نحو 50 في المائة من سكان العالم بحلول عام 2050، حيث يعتقد الباحثون أن الاستخدام المفرط للأجهزة الإلكترونية والشاشات أحد الأسباب الرئيسية لهذا الارتفاع.
وبالنسبة لكثير من الأشخاص، فإن صعوبة رؤية الأشياء البعيدة هي مشكلة يمكن حلها بسهولة باستخدام النظارات أو العدسات اللاصقة. ومع ذلك، في بعض الحالات، قد يتطور هذا إلى حالة أكثر خطورة تسمى الاعتلال البقعي المرتبط بقصر النظر.
وهذا المرض يحدث عندما يتمدد الجزء من العين المسؤول عن الرؤية الدقيقة للأمام؛ ما يؤدي إلى تشوه الرؤية، وقد يصل الأمر إلى فقدان البصر. وفي عام 2015، أدى الاعتلال البقعي المرتبط بقصر النظر إلى تدهور البصر لدى 10 ملايين شخص حول العالم، ومن المتوقع أن يعاني أكثر من 55 مليون شخص من فقدان البصر، ونحو 18 مليون شخص من العمى حول العالم؛ بسبب هذه المرض بحلول عام 2050.
ويمكن للاكتشاف المبكر لهذه الحالة أن يُحسن من النتائج الصحية، وهو هدف ملح بشكل خاص عندما يتعلق الأمر بالأطفال.
وحالياً، يُشخص الاعتلال البقعي المرتبط بقصر النظر باستخدام مسح ضوئي للعين يعتمد على الضوء المنعكس لإنشاء صور لجزء العين الخلفي، وتتم مراجعة هذه الصور بشكل يدوي من قِبَل الأطباء.
لكن الفريق البحثي طوّر خوارزميات جديدة تعتمد على الذكاء الاصطناعي تسمى (NN-MobileNet) لتحليل صور الشبكية وتصنيف حالة الاعتلال البقعي بدقة.
إضافةً إلى ذلك، قام الباحثون باستخدام الشبكات العصبية العميقة لتحسين التقديرات الخاصة بانكسار العين، مما يساهم في تقديم توصيات علاجية دقيقة.
والشبكات العصبية العميقة هي تقنية ذكاء اصطناعي مستوحاة من الدماغ البشري، تتألف من طبقات متعددة من العقد لمعالجة البيانات واستخراج الأنماط المعقدة، وتُستخدم في تطبيقات مثل التعرف على الصور، وتعد أساساً للتطورات الحديثة في الذكاء الاصطناعي.
وأشار الباحثون إلى أن نتائج دراستهم تفتح الباب أمام المزيد من الاكتشافات في مجال التشخيص المبكر لهذه الحالة، وتحسين الرعاية الصحية على مستوى العالم.
عمان جو - يعكف باحثون في كلية «الحوسبة والذكاء المعزز» بجامعة ولاية أريزونا الأميركية على تطوير أدوات تشخيصية جديدة تعتمد على الذكاء الاصطناعي لتوفير فحص أكثر فعالية للاعتلال البقعي المرتبط بقصر النظر.
وطوَر الباحثون خوارزميات جديدة تساعد في تحليل الصور الشبكية والتنبؤ بتطور المرض بدقة عالية، ونشرت النتائج، الجمعة، في دورية (JAMA Ophthalmology).
ويشهد قصر النظر، المعروف أيضاً باسم «قصر البصر»، ارتفاعاً ملحوظاً، خصوصاً بين الأطفال. ويُتوقع أن يؤثر هذا الاضطراب على نحو 50 في المائة من سكان العالم بحلول عام 2050، حيث يعتقد الباحثون أن الاستخدام المفرط للأجهزة الإلكترونية والشاشات أحد الأسباب الرئيسية لهذا الارتفاع.
وبالنسبة لكثير من الأشخاص، فإن صعوبة رؤية الأشياء البعيدة هي مشكلة يمكن حلها بسهولة باستخدام النظارات أو العدسات اللاصقة. ومع ذلك، في بعض الحالات، قد يتطور هذا إلى حالة أكثر خطورة تسمى الاعتلال البقعي المرتبط بقصر النظر.
وهذا المرض يحدث عندما يتمدد الجزء من العين المسؤول عن الرؤية الدقيقة للأمام؛ ما يؤدي إلى تشوه الرؤية، وقد يصل الأمر إلى فقدان البصر. وفي عام 2015، أدى الاعتلال البقعي المرتبط بقصر النظر إلى تدهور البصر لدى 10 ملايين شخص حول العالم، ومن المتوقع أن يعاني أكثر من 55 مليون شخص من فقدان البصر، ونحو 18 مليون شخص من العمى حول العالم؛ بسبب هذه المرض بحلول عام 2050.
ويمكن للاكتشاف المبكر لهذه الحالة أن يُحسن من النتائج الصحية، وهو هدف ملح بشكل خاص عندما يتعلق الأمر بالأطفال.
وحالياً، يُشخص الاعتلال البقعي المرتبط بقصر النظر باستخدام مسح ضوئي للعين يعتمد على الضوء المنعكس لإنشاء صور لجزء العين الخلفي، وتتم مراجعة هذه الصور بشكل يدوي من قِبَل الأطباء.
لكن الفريق البحثي طوّر خوارزميات جديدة تعتمد على الذكاء الاصطناعي تسمى (NN-MobileNet) لتحليل صور الشبكية وتصنيف حالة الاعتلال البقعي بدقة.
إضافةً إلى ذلك، قام الباحثون باستخدام الشبكات العصبية العميقة لتحسين التقديرات الخاصة بانكسار العين، مما يساهم في تقديم توصيات علاجية دقيقة.
والشبكات العصبية العميقة هي تقنية ذكاء اصطناعي مستوحاة من الدماغ البشري، تتألف من طبقات متعددة من العقد لمعالجة البيانات واستخراج الأنماط المعقدة، وتُستخدم في تطبيقات مثل التعرف على الصور، وتعد أساساً للتطورات الحديثة في الذكاء الاصطناعي.
وأشار الباحثون إلى أن نتائج دراستهم تفتح الباب أمام المزيد من الاكتشافات في مجال التشخيص المبكر لهذه الحالة، وتحسين الرعاية الصحية على مستوى العالم.
عمان جو - يعكف باحثون في كلية «الحوسبة والذكاء المعزز» بجامعة ولاية أريزونا الأميركية على تطوير أدوات تشخيصية جديدة تعتمد على الذكاء الاصطناعي لتوفير فحص أكثر فعالية للاعتلال البقعي المرتبط بقصر النظر.
وطوَر الباحثون خوارزميات جديدة تساعد في تحليل الصور الشبكية والتنبؤ بتطور المرض بدقة عالية، ونشرت النتائج، الجمعة، في دورية (JAMA Ophthalmology).
ويشهد قصر النظر، المعروف أيضاً باسم «قصر البصر»، ارتفاعاً ملحوظاً، خصوصاً بين الأطفال. ويُتوقع أن يؤثر هذا الاضطراب على نحو 50 في المائة من سكان العالم بحلول عام 2050، حيث يعتقد الباحثون أن الاستخدام المفرط للأجهزة الإلكترونية والشاشات أحد الأسباب الرئيسية لهذا الارتفاع.
وبالنسبة لكثير من الأشخاص، فإن صعوبة رؤية الأشياء البعيدة هي مشكلة يمكن حلها بسهولة باستخدام النظارات أو العدسات اللاصقة. ومع ذلك، في بعض الحالات، قد يتطور هذا إلى حالة أكثر خطورة تسمى الاعتلال البقعي المرتبط بقصر النظر.
وهذا المرض يحدث عندما يتمدد الجزء من العين المسؤول عن الرؤية الدقيقة للأمام؛ ما يؤدي إلى تشوه الرؤية، وقد يصل الأمر إلى فقدان البصر. وفي عام 2015، أدى الاعتلال البقعي المرتبط بقصر النظر إلى تدهور البصر لدى 10 ملايين شخص حول العالم، ومن المتوقع أن يعاني أكثر من 55 مليون شخص من فقدان البصر، ونحو 18 مليون شخص من العمى حول العالم؛ بسبب هذه المرض بحلول عام 2050.
ويمكن للاكتشاف المبكر لهذه الحالة أن يُحسن من النتائج الصحية، وهو هدف ملح بشكل خاص عندما يتعلق الأمر بالأطفال.
وحالياً، يُشخص الاعتلال البقعي المرتبط بقصر النظر باستخدام مسح ضوئي للعين يعتمد على الضوء المنعكس لإنشاء صور لجزء العين الخلفي، وتتم مراجعة هذه الصور بشكل يدوي من قِبَل الأطباء.
لكن الفريق البحثي طوّر خوارزميات جديدة تعتمد على الذكاء الاصطناعي تسمى (NN-MobileNet) لتحليل صور الشبكية وتصنيف حالة الاعتلال البقعي بدقة.
إضافةً إلى ذلك، قام الباحثون باستخدام الشبكات العصبية العميقة لتحسين التقديرات الخاصة بانكسار العين، مما يساهم في تقديم توصيات علاجية دقيقة.
والشبكات العصبية العميقة هي تقنية ذكاء اصطناعي مستوحاة من الدماغ البشري، تتألف من طبقات متعددة من العقد لمعالجة البيانات واستخراج الأنماط المعقدة، وتُستخدم في تطبيقات مثل التعرف على الصور، وتعد أساساً للتطورات الحديثة في الذكاء الاصطناعي.
وأشار الباحثون إلى أن نتائج دراستهم تفتح الباب أمام المزيد من الاكتشافات في مجال التشخيص المبكر لهذه الحالة، وتحسين الرعاية الصحية على مستوى العالم.
التعليقات