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Le smartphone neuf APP peut aider à trouver des premiers signes de maladies oculaires chez les enfants

Smartphone APP du prototype d'un chercheur d'Université de Baylor -- a conçu pour aider des parents à trouver des premiers signes de maladies oculaires variées dans leurs enfants tels que le rétinoblastome, un cancer pédiatrique agressif d'oeil -- a réussi son premier grand test.

Le BERCEAU APP (détecteur assisté par ordinateur LEukocoia) recherche des traces des réflexions anormales du leukocoria appelé de rétine ou « de l'oeil blanc, » un sympt40me primaire de rétinoblastome, ainsi que d'autres troubles de la vue courants.

L'étude, publiée dans les avances de la Science de tourillon, a trouvé que le APP est un outil efficace pour augmenter les examens critiques cliniques de leukocoria, laissant parents de manière efficiente et efficace pour interviewer leurs enfants plus souvent dans tout leur développement.

BERCEAU -- développé par des chercheurs Bryan F. Shaw, Ph.D., professeur d'Université de Baylor de chimie et de biochimies, avec Greg Hamerly, Ph.D., professeur agrégé de l'informatique -- les recherches par la famille photographie pour des signes de leukocoria.

Selon le premier auteur de l'étude, le chercheur supérieur Micheal Munson, chercheurs d'université de Baylor a déterminé la sensibilité, la spécificité et l'exactitude du prototype en analysant plus de 50.000 photos des enfants pris avant leur diagnostic.

Pour des enfants avec des troubles de la vue diagnostiqués, le BERCEAU pouvait trouver le leukocoria pour 80 pour cent des enfants. Le APP a trouvé le leukocoria en photos qui ont été prises en moyenne de 1,3 ans avant leur diagnostic officiel.

L'efficacité des examens critiques traditionnels pendant un examen matériel général est limitée, avec des signes de rétinoblastome par l'intermédiaire du dépistage du leukocoria dans seulement 8 pour cent de cas. La sensibilité du BERCEAU pour des enfants vieillissent 2 et plus jeune surpassés 80 pour cent.

Que le seuil de 80 pour cent est considéré par des ophtalmologues comme le '' étalon-or » de la sensibilité pour les dispositifs assimilés, Munson a indiqué.

Les chercheurs ont trouvé le BERCEAU APP pour être plus efficaces simplement par la largeur et la fréquence de ses tailles de l'échantillon : photos de famille quotidiennes, selon l'étude. Vu le nombre de photos prises par la famille et les amis et la variété d'environnements, là est un grand choix d'opportunités pour que la lumière se réfléchisse hors des lésions oculaires indépendamment de son emplacement dans l'oeil.

Pendant que l'algorithme du APP est devenu plus sophistiqué, sa capacité de trouver même de légers cas de leukocoria s'est améliorée.

C'est l'une des parties d'établir les plus critiques le APP. Nous avons voulu pouvoir trouver toutes les tonalités et intensités de leukocoria. En tant que parent d'un enfant avec le rétinoblastome, je suis particulièrement intéressé à trouver les traces du leukocoria qui apparaissent comme pupille « gris » et suis difficile à trouver à l'oeil nu. »

Bryan F. Shaw, Ph.D., chercheur, Université de Baylor

Au commencement, le BERCEAU APP a été employé principalement pour recenser le rétinoblastome -- une maladie oculaire rare qui est la forme la plus courante du cancer d'oeil chez les enfants jusqu'expérience de Shaw de l'âge 5. à propre comme un parent d'un enfant avec le rétinoblastome a formé la genèse du APP.

Shaw et Hamerly ont produit le APP en 2014 pour l'iPhone et en 2015 pour les dispositifs androïdes après que le fils Noé de Shaw ait détruit son oeil droit, mais son oeil gauche pouvait être sauvé. Il a maintenant 11. ans.

« Nous avons soupçonné que le APP trouve le leukocoria lié à d'autres troubles plus courants et des quelques rares, » Shaw avons dit. « Nous avions raison. Jusqu'ici les parents, et quelques médecins, l'ont employé pour trouver la cataracte, la couche des fibres nerveuses rétinienne de myéline, l'erreur réfringente, la maladie des couches, et naturellement le rétinoblastome. »

Ledit Munson : « J'ai juste maintenu l'objectif dans l'esprit : sauvant la vue et potentiellement les durées des enfants dans le monde entier. »

Shaw a dit qu'ils recyclent l'algorithme avec des étudiants préparant une licence de Baylor actuel étiquetant et triant environ 100.000 photos complémentaires. Il a dit qu'elles également regardent des fonctionnalités supplémentaires pour réduire des dépistages de faux positif.

Source:
Journal reference:

Munson, M.C. et al. (2019) Autonomous early detection of eye disease in childhood photographs. Science Advances. doi.org/10.1126/sciadv.aax6363.