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O AI pode ajudar a identificar neonatos em risco do retinopathy traseiro agressivo da prematuridade

Um dispositivo da inteligência (AI) artificial que rápido-seja seguido para a aprovação por Food and Drug Administration pode ajudar a identificar neonatos em risco do retinopathy traseiro agressivo da prematuridade (AP-ROP). AP-ROP é o formulário o mais severo do ROP e pode ser difícil de diagnosticar a tempo para salvar a visão. Os resultados olho nacional do estudo Instituto-financiado publicaram o 7 de fevereiro em linha na oftalmologia.

A inteligência artificial tem o potencial ajudar-nos a reconhecer mais cedo bebês com AP-ROP. Mas igualmente fornece a fundação para que o medidor quantitativo ajude-nos melhor a compreender a patofisiologia de AP-ROP, que é chave para melhorar como nós a controlamos.”

J. Peter Campbell, M.D., M.P.H., investigador principal do estudo, instituto do olho de Casey, universidade da saúde de Oregon e da ciência em Portland

Os bebês carregados prematuramente são em risco do retinopathy. Isto é, têm embarcações frágeis em seus olhos, que podem escapar o sangue e crescer anormalmente. Se saido não tratado, o crescimento da embarcação pode agravar e causar scarring, que pode puxar sobre e causar o destacamento da retina, o tecido dedetecção na parte traseira do olho. O destacamento retina é a causa principal da perda da visão do ROP. Todos os anos, a incidência do ROP nos Estados Unidos é aproximadamente 0,17%. A maioria de casos são suaves e resolução sem tratamento.

Em cima do nascimento, os olhos dos preemies são seleccionados e olhados pròxima para sinais do retinopathy. Mas as mudanças ROP-relacionadas ocorrem ao longo de um espectro da severidade. AP-ROP pode iludir o diagnóstico porque suas características podem ser mais subtis e mais duras de apreciar do que o ROP típico. AP-ROP foi reconhecido formalmente como uma entidade diagnóstica em 2005. Contudo na prática diária há uma variação significativa em como os clínicos interpretam se as imagens do fundo tomadas do interior do olho mostram sinais de AP-ROP. “Mesmo os avaliadores o mais altamente experientes foram conhecidos para discordar sobre se as imagens do fundo indicam AP-ROP,” disseram Campbell.

Em um estudo precedente, aprendendo profundamente, um tipo de AI usado para o reconhecimento da imagem, era mais exacto do que peritos em detectar testes padrões subtis em imagens do fundo e em classificar o ROP. Usando o classificador profundamente de aprendizagem automatizado do ROP, os pesquisadores planejaram uma contagem vascular quantitativa da severidade (escala 1-9) para neonatos de avaliação, monitorando a progressão da doença e a resposta ao tratamento. O estudo, contudo, não endereçou especificamente a detecção de AP-ROP.

Para o estudo actual, nove centros de assistência neonatal usaram profundamente a aprendizagem determinar como bom detectou AP-ROP. Os 947 neonatos no estudo foram seguidos ao longo do tempo e as imagens do fundo de um total de 5945 exames de olho foram analisadas pelo sistema de aprendizagem profundo e por uma equipe dos graduadores peritos da imagem do fundo.

Entre todos os olhos seguidos, AP-ROP desenvolvido 3%.

Havia um nível significativo de desacordo do inter-leitor entre os graduadores peritos, sugerindo a necessidade para o medidor objetivo da severidade da doença.

Importante, um perfil paciente mais claro, determinante de AP-ROP emergiu, que poderia ajudar a identificar em risco mais cedo infantes. Os infantes que desenvolveram AP-ROP tenderam a ser mais prematuros. Comparado com os infantes que o tratamento necessário mas AP-ROP- nunca desenvolvidos, infantes de AP-ROP era o isqueiro nascido (617 g contra 679 g) e mais novo (24,3 semanas contra 25,0 semanas). Nenhum infante carregado após 26 semanas desenvolveu AP-ROP nesta população.

AP-ROP igualmente tendidos ao início ràpida e crescem rapidamente mais ruins. Embora a progressão rápida da doença fosse implicada sempre no diagnóstico de AP-ROP, até agora não houve nenhuma maneira de medir esta característica clínica. Monitorar a taxa de mudanças vasculares da contagem da severidade podia conseqüentemente melhorar a detecção de risco de AP-ROP, de acordo com os resultados do estudo.

Os infantes com AP-ROP igualmente eram mais prováveis ter comorbidities tais como a doença pulmonar crônica, comparada aos infantes sem o AP-ROP. A exigência para umas concentrações de oxigênio mais altas entre infantes com doença pulmonar pode ter jogado um papel em sua doença de olho, disse Campbell. Décadas há, os pesquisadores fizeram uma conexão entre o uso corrente de concentrações altas de oxigênio no nascimento e um aumento na revelação do retinopathy. O oxigênio é exigido quase sempre para a sobrevivência, mas titrated muito com cuidado para maximizar a sobrevivência ao minimizar o risco à visão. “É ainda um exercicio de equilibrio,” disse Campbell.

“É importante reconhecer que não há actualmente nenhuma bandeira de ouro para diagnosticar AP-ROP. Mas tendo, o medidor AI-baseado para detectar AP-ROP é uma etapa no sentido correcto para esta população altamente vulnerável dos infantes,” disse Grace L. Shen, o Ph.D. objetivo, que controla o programa retina das doenças para a divisão de programas extramuros da ciência nos NEI.

O sistema de aprendizagem profundo no ensaio clínico, o sistema do eu-ROP DL, foi concedido recentemente o estado da descoberta pelo FDA, que acelera sua revelação e revisão do FDA. A revelação do dispositivo foi apoiada pelos NEI, parte dos institutos de saúde nacionais.

Source:
Journal reference:

Bellsmith, K.N., et al. (2020) Aggressive Posterior Retinopathy of Prematurity: Clinical and Quantitative Imaging Features in a Large North American Cohort. Ophthalmology. doi.org/10.1016/j.ophtha.2020.01.052.