Generatív és képfeldolgozó mesterséges intelligencia a szemészeti szűrésben a krónikus betegségek korai felismerésére és a betegedukáció javítására

Absztrakt

Háttér: A diabétesz és a hipertónia világszerte egyre növekvő népegészségügyi terhet jelentenek. Gyakori szemészeti szövődményeik – a diabéteszes, illetve hipertóniás retinopátia – a munkaképes korú lakosság körében a megelőzhető látásvesztés vezető okai. A korai felismerés – rendszeres szemfenék vizsgálattal – jelentősen csökkentheti a súlyos látásromlás kockázatát. A szűrés széles körű megvalósítása kihívásokba ütközik (szakemberhiány, alacsony részvétel).

Célkitűzés: A tanulmány áttekinti a mesterséges intelligencia, különösen a modern mélytanulás alapú képfeldolgozó és generatív eszközök alkalmazásának szerepét a krónikus betegségek (kiemelten a diabétesz és hipertónia) korai felismerésében és a betegedukáció javításában.

Módszerek: Narratív szakirodalmi áttekintés PubMed-indexelt klinikai tanulmányok, meta-analízisek és szabályozási dokumentumok felhasználásával.

Eredmények: Az Amerikai Gyógyszerügyi Hivatal által engedélyezett autonóm algoritmusok a diabéteszes retinopátia szűrésében szemész bevonása nélkül képesek referálási szintű elváltozásokat detektálni (érzékenység 87–96%, specificitás 85–94%). A generatív modellek a betegedukációban is megjelentek, de pontossági problémák limitálják használatukat.

Következtetés: A mesterséges intelligencia alapú szemészeti szűrőrendszerek jelentősen növelhetik a szűrés hatékonyságát és hozzáférhetőségét. Az európai uniós szabályozói környezet szigorú követelményeket ír elő a biztonságos működés érdekében.

Kulcsszavak: mesterséges intelligencia; szemészeti szűrés; diabéteszes retinopátia; generatív modellek; betegedukáció; egészségügyi informatika