人工智能如何幫助診斷神經(jīng)系統(tǒng)疾病

如果您可以通過對視網(wǎng)膜進行10秒鐘的掃描來診斷多發(fā)性硬化癥(MS)，阿爾茨海默氏病，帕金森氏病，肌萎縮性側(cè)索硬化癥(ALS)和腦震蕩怎么辦?現(xiàn)在，細胞水平成像和人工智能(AI)的結(jié)合提供了這種可能性。它跟蹤視網(wǎng)膜的運動，而不是瞳孔的運動。由于視網(wǎng)膜跟蹤技術(shù)可以在細胞尺度上測量眼睛的運動，因此它可以檢測到大小僅為人發(fā)大小的1/100的運動，其靈敏度是其他眼睛跟蹤系統(tǒng)的120倍。

這項新技術(shù)充分利用了大數(shù)據(jù)成像和在其上運行的人工智能的優(yōu)勢。成像更加精細，因此AI和機器學(xué)習(ML)都可以在更多數(shù)據(jù)點上運行。這不僅可以揭示眼睛健康狀況，還可以揭示潛在的醫(yī)療狀況，因此可以對其進行治療。

“我們知道諸如多發(fā)性硬化癥等疾病以特定的眼球運動為特征，”神經(jīng)技術(shù)和AI公司C.Light Technologies的首席執(zhí)行官Christy Sheehy博士說。“使用視網(wǎng)膜掃描技術(shù)，我們可以更快地檢測到眼動的微小變化，視頻可見度可降至1微米級別。在其他瞳孔掃描技術(shù)中，用于眼動觀察的最小尺寸在2至4毫米范圍內(nèi)。”

Sheehy說：“我們拍攝的每個視頻的長度大約為10秒。”“它包含超過5,000個數(shù)據(jù)點，每個患者記錄了其中的六個視頻。”

借助可以檢測和評估眼動數(shù)據(jù)模式的機器學(xué)習，可以將當前的視網(wǎng)膜掃描與過去的結(jié)果進行比較。Sheehy說：“這使我們能夠繪制出疾病的進展圖或缺乏進展圖。”

對于MS，這是該技術(shù)正在應(yīng)用的第一種疾病，其癥狀是復(fù)視和不自主的眼球運動。

Sheehy說：“我們可以從這些信息中學(xué)到很多東西。”“一方面，眼睛行為的改變可能預(yù)示著疾病的發(fā)展，但也可能意味著用于治療該疾病的特定藥物無效。在后一種情況下，它可能表明護理人員重新評估和調(diào)整所使用的藥物療法，以便患者可以取得更好的結(jié)果。”

其他人可以從這種AI技術(shù)中學(xué)到什么?

諸如高級視網(wǎng)膜掃描和AI / ML評估之類的技術(shù)為正在啟用和實施對大數(shù)據(jù)進行操作的技術(shù)的其他人員提供了經(jīng)驗教訓(xùn)。

如果銳化正在采集原始數(shù)據(jù)點的設(shè)備的鏡頭，則可能會發(fā)現(xiàn)更有意義的數(shù)據(jù)可見性，這不一定足以滿足影像和其他大數(shù)據(jù)捕獲技術(shù)的需求。

人工智能是一種動態(tài)組合，它使用智能框架來評估和評估特定問題，而機器學(xué)習則可以通過檢測和分析數(shù)據(jù)模式來提高AI性能。

當研究領(lǐng)域或業(yè)務(wù)領(lǐng)域的專家運用其經(jīng)驗知識，專注于難以解決的特定問題并使其得到解決時，就會出現(xiàn)一些最大的大數(shù)據(jù)，人工智能和機器學(xué)習突破。