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Il nuovo smartphone app può contribuire ad individuare i segni in anticipo delle malattie dell'occhio in bambini

Smartphone app del prototipo di un ricercatore di Baylor University -- ha progettato per aiutare i genitori ad individuare i segni in anticipo di varie malattie dell'occhio nei loro bambini quale il retinoblastoma, un cancro pediatrico aggressivo dell'occhio -- ha superato la sua prima grande prova.

La NAVICELLA il app (rivelatore su ordinatore LEukocoia) cerca le tracce di riflessi anormali dalla retina chiamata leukocoria o “occhio bianco,„ un sintomo primario del retinoblastoma come pure altri disturbi della vista comuni.

Lo studio, pubblicato negli avanzamenti di scienza del giornale, ha trovato che il app è un efficace strumento per aumentare le selezioni cliniche di leukocoria, concedenti parents in modo efficiente ed efficace per schermare spesso i loro bambini in tutto il loro sviluppo.

NAVICELLA -- sviluppato dai ricercatori Bryan F. Shaw, Ph.D., professore di Baylor University di chimica e di biochimica, con Greg Hamerly, Ph.D., professore associato di informatica -- ricerche attraverso le fotografie della famiglia per i segni del leukocoria.

Secondo il primo autore dello studio, lo studioso senior Micheal Munson, ricercatori dell'università di Baylor ha determinato la sensibilità, la specificità e l'accuratezza del prototipo analizzando più di 50.000 fotografie dei bambini catturati prima della loro diagnosi.

Per i bambini con i disturbi della vista diagnosticati, la NAVICELLA poteva individuare il leukocoria per 80 per cento dei bambini. Il app ha individuato il leukocoria in foto che sono state catturate in media di 1,3 anni prima della loro diagnosi ufficiale.

L'efficacia delle selezioni tradizionali durante l'esame fisico generale è limitata, con i segni del retinoblastoma via la rilevazione del leukocoria in soltanto 8 per cento dei casi. La sensibilità della NAVICELLA per i bambini invecchia 2 e più giovane sorpassati 80 per cento.

Che una soglia di 80 per cento è considerare dagli oftalmologi come '' il sistema monetario aureo„ della sensibilità per le simili unità, Munson ha detto.

I ricercatori hanno trovato semplicemente la NAVICELLA app per essere più efficaci dalla larghezza e dalla frequenza delle sue dimensioni del campione: foto di famiglia di ogni giorno, secondo lo studio. Dato il numero delle foto catturate dalla famiglia e dagli amici e la varietà di ambienti, ci sono varie opportunità affinchè l'indicatore luminoso riflettano fuori dalle lesioni oculari indipendentemente dalla sua posizione nell'occhio.

Mentre l'algoritmo del app è diventato più specializzato, la sua capacità di individuare anche le leggere istanze del leukocoria è migliorato.

Ciò è una della maggior parte delle parti critiche di sviluppo del app. Abbiamo voluto potere individuare tutte le tonalità ed intensità del leukocoria. Come genitore di un bambino con il retinoblastoma, sono particolarmente interessato nella rilevazione delle tracce di leukocoria che compaiono come allievo “grigio„ e sono difficile da individuare ad occhio nudo.„

Bryan F. Shaw, Ph.D., ricercatore, Baylor University

Inizialmente, la NAVICELLA app è stata usata soprattutto per identificare il retinoblastoma -- una malattia dell'occhio rara che spetta il modulo più comune del cancro dell'occhio in bambini esperienza di Shaw dell'età 5. alla propria come un genitore di un bambino con il retinoblastoma ha formato la genesi del app.

Shaw e Hamerly hanno creato il app nel 2014 per il iPhone e nel 2015 per le unità di androide dopo che il figlio Noè di Shaw ha perso il suo occhio giusto, ma il suo occhio sinistro poteva essere salvato. Ora è 11.

“Abbiamo sospettato che il app avrebbe individuato il leukocoria connesso con altri disordini più comuni ed alcuni rari,„ Shaw abbiamo detto. “Eravamo giusti. Finora i genitori ed alcuni medici, lo hanno usato per individuare la cataratta, il livello retinico delle fibre nervose della mielina, l'errore rifrangente, la malattia dei cappotti e naturalmente il retinoblastoma.„

Munson detto: “Ho tenuto appena lo scopo presente: salvando la vista e potenzialmente le vite dei bambini nel mondo intero.„

Shaw ha detto che stanno riaddestrando l'algoritmo con gli studenti non laureati di Baylor corrente che etichettano e che ordinano circa 100.000 foto supplementari. Ha detto che egualmente stanno esaminando le funzionalità supplementari per ridurre le rilevazioni del falso positivo.

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.