ВИБІР КОМПОНЕНТУ ШТУЧНОГО ІНТЕЛЕКТУ ДЛЯ КОНСУЛЬТАТИВНО-ДІАГНОСТИЧНОЇ ІНФОРМАЦІЙНОЇ ТЕХНОЛОГІЇ ДІАГНОСТУВАННЯ ГЛАУКОМИ

Анотація

Найбільш важливі області застосування консультативно-діагностичних систем – невідкладні та загрозливі для життя стани, що характеризуються дефіцитом часу, обмеженими можливостями обстеження і консультацій і нерідко малою клінічною симптоматикою при високому рівні загрози для життя хворого і швидких темпах розвитку процесу. Досвід використання консультативно-діагностичних систем доводить суттєве підвищення якості діагностики, що не лише зменшує невиправдані втрати, але і дозволяє більш ефективно використовувати ресурси допомоги, регламентувати об’єм необхідних досліджень, і нарешті, підвищити професійний рівень лікарів, для яких така система слугує одночасно і навчальною. В офтальмології наразі рідко та недостатньо ефективно використовуються консультативно-діагностичні системи та технології, хоча галузь офтальмології в цілому та діагностування глаукоми зокрема дуже їх потребують.

Наразі проблема використання штучного інтелекту для проблеми аналізу глаукоми полягає в тому, що самі нейромережі та методи їх використання є мало придатними для масового використання, зі складністю розробки для певних моделей, з недоступністю для масового використання та важкістю збору даних для навчання нейронних моделей через “конфіденційність” даних. Також є проблема вартості та можливості діагностики — наявність кваліфікованого спеціаліста, засіб для збору даних та час, необхідний для пацієнта, щоб отримати діагностику.

Подальші дослідження авторів будуть спрямовані на створення самої нейромережі для діагностики глаукоми з різними підходами від наявних типів даних для кожного окремого випадку, а також створення програм та інструкцій для розгортання такої нейромережі на місцях використання та використання її з мінімальними вимогами та потребами в ресурсах. В порівнянні з іншими подібними продуктами це буде таке впровадження штучного інтелекту, яке дозволить втілити весь наявний досвід у невелику кількість рядків коду і буде відрізнятись бюджетністю та масовістю використання.