آشنایی با ساختار چشم

چشم انسان یک سازه پیچیده است که شامل شبکه اعصاب بصری و اتصالات آن با مغز می‌شود. این بخش از سیستم عصبی مرکزی، در واقع یک پنجره به مغز انسان است. محققان با تمرکز بر توانایی دستیابی به اطلاعات مهم و ارتباطات این قسمت از بدن با مغز، به بهره‌گیری از هوش مصنوعی پرداخته‌اند.

تشخیص زودهنگام اوتیسم با هوش مصنوعی

استفاده از الگوریتم‌ها و شبکه‌های عصبی به محققان این امکان را می‌دهد که به سرعت و به صورت غیرتهاجمی، مشکلات چشمی در کودکان را تشخیص دهند. این روش‌ها، با تحلیل داده‌های پیچیده از ساختار چشم و نشانه‌های زودهنگام بیماری‌ها، می‌توانند به پزشکان در ارائه تصاویر دقیقتر و اطلاعات کامل‌تر در مورد وضعیت چشمی کودکان کمک کنند.

اهمیت دسترسی زودهنگام

تشخیص زودهنگام بیماری‌های چشمی در کودکان از اهمیت ویژه‌ای برخوردار است. چرا که در صورت تشخیص و درمان سریع، احتمال بهبود و کاهش تأثیرات بیماری بسیار بیشتر است. امکان دسترسی سریعتر به اطلاعات مهم از طریق هوش مصنوعی، این فرآیند را بهبود می‌بخشد.

جهت‌گیری به سمت آینده

استفاده از تکنولوژی هوش مصنوعی در حوزه چشم پزشکی کودکان یک گام مهم به سوی آینده بهتر است. با پیشرفت این تکنولوژی، امیدوار است که بتوانیم بهبودهای چشمگیری در تشخیص و درمان بیماری‌های چشمی در این گروه از جامعه را شاهد باشیم

اخیراً، محققان در کره جنوبی با همکاری یک تیم انگلیسی، ابزارهایی را برای تشخیص سریع و غیرتهاجمی آسیب‌ها ابداع کرده‌اند. این ابزار از یک نور ایمن لیزر برای تاباندن به شبکیه چشم استفاده می‌کند. بررسی تصاویر شبکیه با الگوریتم‌های هوش مصنوعی، محققان را به روشی نوین برای تشخیص اختلال طیف اوتیسم (ASD) و ارزیابی شدت علائم آن در کودکان رسانده‌اند.

جزئیات پژوهش

در این تحقیق، محققان از ۹۵۸ شرکت‌کننده اوتیسم با میانگین سنی ۷.۸ سال استفاده کردند. عکس‌های شبکیه این افراد ثبت و بررسی شد. این تصاویر توسط الگوریتم‌های هوش مصنوعی تحلیل شدند و بیش از ۱۸۹۰ تصویر در اختیار پژوهشگران قرار گرفت. نیمی از این افراد از پیش تشخیص ASD داشتند و نیم دیگر جزو گروه کنترل بودند. شدت علائم بیماری با استفاده از “برنامه مشاهده تشخیصی اوتیسم” سنجیده شد.

اهمیت کاربرد این روش

این روش تشخیصی جدید اوتیسم اهمیت بسیاری در دنیای پزشکی دارد. با بهره‌گیری از فناوری لیزر ایمن و هوش مصنوعی، محققان توانسته‌اند علاوه بر تشخیص زودهنگام ASD، شدت علائم بیماری را با دقت بیشتری ارزیابی کنند. این پیشرفت نه تنها به ارتقاء فرآیند تشخیص بیماری کمک می‌کند بلکه به مسیر درمان بهینه و مؤثر نیز کمک می‌نماید.

آینده و چشم انداز

با پیشرفت روزافزون فناوری‌های هوش مصنوعی و پزشکی، امکانات تشخیص و درمان اختلالات نورولوژیک مانند اوتیسم بهبود خواهد یافت. این ابتکارات نه تنها به بهبود سلامت کودکان کمک می‌کنند بلکه در طولانی مدت نقش مهمی در پیشگیری و مدیریت بیماری‌ها خواهند داشت.

یک الگوریتم یادگیری عمیق با استفاده از ۸۵ درصد تصاویر شبکیه و نتایج تست های شدت علائم بیماری آموزش داده شد تا مدل هایی برای بررسی ASD و شدت علائم ASD بسازد. ۱۵ درصد تصاویر باقیمانده برای آزمایش دوباره آموزش داده شدند.

محققان در این باره می گویند: مدل های عملکردی نویدبخش در ایجاد تمایز بین ASD و TD(کودکان با رشد معمولی) با کمک عکس های معمولی داشت که نشان می دهد تغییرات در شبکیه در افراد مبتلا به ASD احتمالا به عنوان نشانگر زیستی ارزش دارد. یافته های ما نشان می دهد تصاویر شبکیه احتمالا اطلاعاتی اضافی درباره شدت علائم نیز دارند.

هرچند به مطالعات بیشتری در این زمینه نیاز است، اما تحقیق پیش رو گامی مهم در توسعه ابزارهای بررسی ASD به شمار می رود و چالش های اضطراری مانند عدم دسترسی به متخصص کودکان را برطرف می کند.