Kui kiiresti tehisintellekt tegelikult areneb ja mida see tähendab glaukoomihaigetele ja -teadlastele?

Tehisintellekt (AI) on viimastel aastatel arenenud murrangulise kiirusega. Uued AI mudelid täidavad nüüd ülesandeid, mida veel mõni aasta tagasi peeti kaugeteks, ja need edusammud kajastuvad võrdlusnäitajates, toodetes ja teadusuuringute läbimurretes paljudes valdkondades – sealhulgas silmade hoolduse. See artikkel käsitleb tehisintellekti arengu konkreetseid mõõdikuid ja tõlgendab neid glaukoomiravi ja -uuringute seisukohalt. Tõstame esile tõelisi näiteid AI-vahenditest, mis juba aitavad patsiente, võtame kokku uued arengud horisondil (alates kliinilistest uuringutest kuni lähituleviku innovatsioonideni) ja pakume välja küsimusi, mida patsiendid ja teadlased saavad täna uurida, et valmistuda homsete edusammude jaoks.

Kuidas AI-d mõõdetakse (ja kui kiiresti see kasvab)?

Teadlased mõõdavad tehisintellekti arengut ülesannete (võrdlusnäitajate) täitmisel ja mudelite disaini, andmete ning arvutusvõimsuse paranemise jälgimisel. Viimastel aastatel on kõik kolm tegurit plahvatuslikult kasvanud. Näiteks leidis üks analüüs, et tehisintellekti võimekuse „piiriala“ kiirenes järsult umbes 2024. aastal – ligikaudu kahekordistades oma paranemise tempot võrreldes varasemate aastatega (epoch.ai) (epoch.ai). Lihtsamalt öeldes suudavad tehisintellektisüsteemid nüüd probleeme lahendada peaaegu kaks korda kiiremini või sama hästi kui vaid paar aastat tagasi.

Miks see toimub? Alates 2010. aastast on juhtivate AI-mudelite treenimiseks kasutatav arvutusvõimsus ligikaudu kahekordistunud iga kuue kuu tagant (medium.com), mis tähendab 4–5-kordset arvutusvõimsuse kasvu aastas. Treeningandmekogumid (nagu tekst või pildid) on samuti plahvatuslikult kasvanud – andmekogumid kolmekordistuvad igal aastal (medium.com). Samal ajal on mudelite suurused (parameetrite arv) kahekordistunud igal aastal. Need kolm trendi – tohutu arvutusvõimsus, tohutud andmed, tohutud mudelid – moodustavad koos selle, mida mõned nimetavad kiire tehisintellekti skaleerimise „kolmikuks“ (medium.com).

Tulemuseks on see, et võimekused hüppavad sageli kobarates. Kahe aasta eest isegi põhiliste arutlusülesannetega vaeva näinud tipptasemel AI-mudelid lahendavad nüüd matemaatiliselt keerukaid probleeme, genereerivad nõudmisel realistlikke pilte ja osalevad isegi sujuvates meditsiiniliste teadmiste vestlustes. Näiteks on suured keelemudelid (LLM-id), nagu OpenAI GPT seeria, näidanud järske võimete hüppeid teatud suuruse lävepakkudel (medium.com). Iga uus põlvkond (GPT-3 → GPT-4 → GPT-4.5 jne) on ületanud eelmist laias valikus võrdlusnäitajates. Samuti on hüppeliselt arenenud spetsialiseeritud nägemissüsteemid (pildiülesanneteks), kus difusioonimudelid ja närvivõrgud toodavad nüüd realistlikke pilte või tuvastavad peeneid mustreid enneolematu täpsusega. Lühidalt öeldes ei ole paranemistempo aeglane lineaarne tõus – see kiireneb nii toormõõdikutes kui ka reaalses mõjus (epoch.ai) (medium.com).

Peamine järeldus: Tehisintellekti areng on konkreetne ja mõõdetav ning viimase 2–3 aasta jooksul on standardsetel võrdlusnäitajatel ja praktilistel ülesannetel saadud tulemused peaaegu kahekordistunud. See tähendab, et uued tööriistad, mis olid kümme aastat tagasi ulme, saabuvad kiiremini, kui paljud ootavad.

Tehisintellekt glaukoomi ravis täna

Glaukoom on maailmas pöördumatu nägemise kaotuse peamine põhjus ja on üha selgem, et tehisintellekt saab aidata meil seda avastada ja hallata. Mitmed AI-põhised tööriistad on juba praktikasse jõudmas või sellele lähedal:

• AI-ga täiustatud fundus-(võrkkesta) fotograafia: Nutitelefonid ja käes hoitavad kaamerad, mis on varustatud AI-tarkvaraga, saavad glaukoomi skriinida. Näiteks kasutas 2023. aasta kliiniline uuring nutitelefoni funduskaamerat (nimega PMC+5) koos pardal oleva võrguühenduseta AI-mudeliga (Medios AI-Glaucoma) ja leidis, et see saavutas suunamisele kuuluva glaukoomi avastamisel 93,7% tundlikkuse ja 85,6% spetsiifilisuse (pmc.ncbi.nlm.nih.gov). Selles uuringus tuvastas AI õigesti 94% tegelikest glaukoomi juhtudest, võrreldes vaid 60%-ga glaukoomispetsialistidega, kes vaatasid samu pilte. See viitab sellele, et isegi tagasihoidliku võimsusega nutitelefonikaamera koos AI-ga saab märkimisväärselt hästi hakkama varase glaukoomi märkamisega (pmc.ncbi.nlm.nih.gov).

• Nägemisvälja analüüs AI abil: Teine nutitelefonipõhine näide on iGlaucoma, rakendus, mis analüüsib süvaõppe abil nägemisvälja testandmeid (Humphrey Field Analyzeri graafikuid). Suures uuringus, mis avaldati ajakirjas npj Digital Medicine, hindas iGlaucoma süsteem tuhandete patsientide nägemisvälju ja saavutas glaukoomi avastamiseks kurvi aluse pindala (AUC) 0,966 (95,4% tundlikkuse ja 87,3% spetsiifilisusega) (www.nature.com). Lihtsamalt öeldes suutis see tehisintellekt standardse glaukoomi nägemisvälja testi tulemusi kasutades glaukoomi tuvastada peaaegu sama hästi kui eksperdid, aidates märgata haigust, mis oleks võinud kahe silma vahele jääda. See töötab nutitelefoni rakenduse ja pilvetöötluse kaudu, muutes glaukoomi analüüsi kättesaadavamaks.

• Kliiniliste uuringute tõendid esmatasandi arstiabis: 2025. aastal teatasid teadlased Austraalia perearstipraksistes tehtud AI-põhise võrkkesta skriiningusüsteemi prospektiivsest uuringust („reaalsete tingimuste“ uuring) (pmc.ncbi.nlm.nih.gov). Siin tehti üle 50-aastastele perearsti külastavatele patsientidele automaatse kaameraga mitte-müdriaatilised fundusfotod, mida seejärel analüüsiti AI algoritmiga glaukoomi riski osas. AI-süsteem saavutas AUROC 0,80 (hea üldise täpsuse mõõdik) 65% tundlikkuse ja 94,6% spetsiifilisusega (pmc.ncbi.nlm.nih.gov). Praktikas tähendas see, et 161 glaukoomiga patsiendist, kes seda ei teadnud, märkis AI õigesti 18 patsienti, kes vajasid spetsialisti ülevaadet (11%). Patsiendid ja kliinikupersonal pidasid süsteemi vastuvõetavaks. Kuigi tundlikkus saab paraneda, näitas uuring, et AI-skriining töötab laiaulatuslikult esmatasandi arstiabis (pmc.ncbi.nlm.nih.gov).

• Tulevased skriiningvahendid ja heakskiidud: Üks Ühendkuningriigi ettevõte, iHealthScreen, on isegi patenteerinud AI-põhise glaukoomi skriiningvahendi (nimega iPredict-Glaucoma), mis analüüsib standardseid värvilisi funduspilte. Nende teadaande kohaselt koostab AI raporti vähem kui minutiga ja suudab liigitada patsiendid suunamisele kuuluvaks glaukoomiks või mitte. Nad teatavad umbes 94,3% täpsusest glaukoomi tuvastamisel (eyewire.news). (See ei ole veel FDA poolt heaks kiidetud, kuid see näitab, kuidas ettevõtted praegu praktilisi tooteid arendavad.) Lisaks sillutavad olemasolevad AI-meditsiiniseadmed seotud silmahaiguste jaoks – nagu FDA heakskiidetud IDx-DR süsteem diabeetilise retinopaatia skriinimiseks – teed tulevastele glaukoomi AI-tööriistadele.

Kokkuvõttes, mis on juba olemas? Varajastel kasutuselevõtjatel (enamasti uurimis- ja pilootprogrammid) on AI-tööriistad, mis analüüsivad silmapilte või nägemisvälja teste. Need saavad kiiresti esile tuua glaukoomikahtluse silmaarstidele. Kliinikus kasutavad mõned arstid nüüd kommertslikke OCT (optiline koherentstomograafia) seadmeid, mis sisaldavad sisseehitatud AI-analüütikat (näiteks võrkkesta närvikiu kihi hõrenemise kohta). Ja silmahaiglate pilootprojektides võidakse kasutada AI-programme, mis kontrollivad patsientide skaneeringuid murettekitavate muutuste osas.

Patsientidele kokkuvõttes: AI on juba hakanud abistama varajase glaukoomi skriinimisel ja diagnoosimisel. Te ei pruugi kontoris „AI-d“ näha, kuid kui teie arst kasutab digitaalset pildistamist, võib AI algoritm vaikselt taustal teie võrkkesta või nägemistesti analüüsida. Vähese ressurssidega piirkondades või skriiningprogrammides panevad nutitelefonipõhised AI-testid glaukoomi kontrollid sõna otseses mõttes kliinikuarsti peopesale (glaucoma.org) (pmc.ncbi.nlm.nih.gov). Kui kuulete uutest glaukoomi skriiningutest (nt apteegis või perearsti juures), küsige, kas nad kasutavad AI-ga täiustatud kaameraid või rakendusi. Tõendid näitavad, et need tööriistad suudavad leida juhtumeid, mida inimesed võivad kahe silma vahele jätta (pmc.ncbi.nlm.nih.gov) (www.nature.com).

Mis edasi? AI glaukoomi uurimistöös ja kliinilistes uuringutes

Kuna tehisintellekti areng kiireneb nii kiiresti, on tekkimas uute tööriistade torujuhe glaukoomi raviks. Siin on mõned valdkonnad, mida jälgida:

• Progresseerumise ennustus: Teadlased kasutavad tehisintellekti, et ennustada, milliste patsientide seisund halveneb kiiremini. Näiteks ehitas 2023. aasta uuring „ellujäämis“ AI-mudeleid, kasutades aastatepikkusi patsiendiandmeid (EHR-andmed). Need mudelid ennustasid, kas ja millal glaukoomihaige vajab operatsiooni. Tippmudelid (süvaõpe ja puupõhine AI) saavutasid kooskõla indeksi umbes 0,77–0,80 (pubmed.ncbi.nlm.nih.gov), edestades vanemaid statistilisi meetodeid. See tähendab, et tehisintellekt võiks ühel päeval öelda patsiendile ja arstile: „Teie haigus progresseerub tõenäoliselt kiiresti lähiaastatel, seega kaalume varasemat sekkumist.“ Sellised AI-riski hinded võiksid isikupärastada järelkontrolli: sagedasemad kontrollid või ennetav ravi kõrge riskiga patsientidele.

• Testi kvaliteedi parandamine: AI-d kasutatakse ka pildistamise enda täiustamiseks. Mõned rühmad rakendavad süvaõpet vanadele või madala kvaliteediga OCT-skaneeringutele (või fundusfotodele), et neid „kvaliteediliselt parandada“ ja müra eemaldada, taastades tõhusalt kaotatud detailid (pmc.ncbi.nlm.nih.gov). See võimaldaks kliinikutel kasutada kiiremaid või odavamaid skaneeringuid ja saada endiselt täpse närvide hõrenemise tuvastamise. On isegi tehisintellekt, mis suudab ajas joondada piltide seeriaid, et esile tuua väga aeglaseid muutusi nägemisnärvi peaosas, mida inimesed võivad kahe silma vahele jätta (pmc.ncbi.nlm.nih.gov).

• Integreerimine teiste andmetega: Väljatöötamisel on hübriidmudelid, mis kombineerivad pildistamist geneetiliste või kliiniliste andmetega. Näiteks treenivad uuringud tehisintellekti nii võrkkesta skaneeringute kui ka patsiendi riskitegurite (vanus, silmarõhk, perekonna anamnees) põhjal, et parandada ennustusvõimet (pmc.ncbi.nlm.nih.gov). Edu korral võiks tulevane tööriist genereerida patsiendile „glaukoomi riskiskoori“, töödeldes kõiki tema andmeid korraga.

• Nägemise taastamise uuringud: Lisaks diagnoosimisele ristub AI tipptasemel ravimeetoditega. Kuigi glaukoomi puhul veel saadaval pole, on tehisintellekti jõupingutused optogeneetikas/neuronaalsetes proteesides ja geeniteraapias, mis võiksid ühel päeval aidata nägemist taastada. Näiteks arendavad meeskonnad „nutikaid bionilisi silmi“, mis kasutavad AI-d stimulatsioonimustrite optimeerimiseks võrkkesta või aju implantaatides (pmc.ncbi.nlm.nih.gov) (pmc.ncbi.nlm.nih.gov). Hiljutine laboratoorne läbimurre hõlmas aju implantaati, mis suhtleb mõlemas suunas nägemiskorteksiga: eksperimentides tundsid pimedad vabatahtlikud reaalajas ära kujundeid ja tähti, kuna AI-juhitav implantaat kohanes nende neuraalsete vastustega (neurosciencenews.com). See on väga varajase staadiumi uurimistöö (raske nägemise kaotuse mis tahes põhjuse korral, mitte spetsiifiliselt glaukoomi puhul), kuid see näitab, kuidas AI-toega nägemisproteesid võiksid lõpuks anda glaukoomihaigetele mõningase funktsionaalse nägemise tagasi, kui nägemisnärv on liiga kahjustatud. Samuti kasutatakse AI-d geeniteraapia disainis – näiteks optimaalsete viiruse manustamisviiside või uudsete molekulaarsete sihtmärkide leidmiseks võrkkesta rakkudes –, mis võiks kiirendada järgmise põlvkonna nägemisnärvi kaitse ravimeetodite arendamist.

• Uued seadmed hoolduse pakkumiseks: Hoidke silm peal uutel turule tulevatel toodetel. Ettevõtted täiustavad AI-juhitavaid kontaktläätsi või prille, mis suudavad reguleerida fookust vaatevälja jaoks, aidates potentsiaalselt perifeerse nägemise kaotuse korral. Telemeditsiini vahendid kasutavad AI-d, et spetsialistid saaksid glaukoomihaigeid eemalt hinnata (näiteks patsient teeb väljatesti kodus tahvelarvutil, kus AI skriinib tulemusi eelnevalt). AI-juhitavad robotkirurgi tööriistad on samuti esilekerkiv idee, mis võiks tulevikus muuta teatud glaukoomi operatsioonid ohutumaks või täpsemaks.

Kokkuvõttes on mitmete tehisintellekti glaukoomirakenduste jaoks juba käimas hilise arengujärgu ja uuringud. Teadlased peaksid märkima, et mõne aasta jooksul võime näha FDA (või samaväärseid) heakskiite AI-põhistele glaukoomi tööriistadele, täpselt nagu nägime varem diabeetilise retinopaatia puhul. Glaukoomispetsialistid ja kliinikud peavad peagi neid tööriistu praktikasse integreerima – näiteks valideerides enne neile lootmist iga uue AI toimivuse oma patsiendipopulatsioonis.

Nägemise taastamine ja läbimurdelised tehnoloogiad horisondil

Kaugemale vaadates, kui praegused AI ja neuroinseneri trendid jätkuvad, tekib väga optimistlik nägemus glaukoomi ravist: nägemise kaitsmine ja potentsiaalselt isegi taastamine patsientidel, kes muidu jääksid pimedaks. Siin on mõned võimalused:

• Neuroproteesiline nägemine: Nagu eespool märgitud, on tipptasemel areng ajus ja võrkkesta implantaatides. Juba on olemas võrkkesta implantaadid (nagu Argus II), mis elektriliselt stimuleerivad võrkkesta algelise nägemise tekitamiseks. Uued uuringud kombineerivad selliseid implantaate tehisintellektiga. Näiteks märkis 2025. aasta ülevaade, et tehisintellekti integreerimine bionilistesse silmadesse võiks optimeerida, kuidas seade neuroneid stimuleerib, ja parandada kasutaja visuaalset väljundit (pmc.ncbi.nlm.nih.gov). Üks hiljutine läbimurre hõlmas elektroodide otsest implanteerimist pimedate vabatahtlike nägemiskorteksisse, suletud ahelaga AI-ga, mis kohandas stimulatsiooni reaalajas. Vabatahtlikud suutsid ära tunda mustreid ja tähti – see oli esimene mis tahes seadme puhul, mis ületas pisikesi valgussähvatusi (neurosciencenews.com). Kui sellised „kahesuunalised“ AI-juhitavad implantaadid edasi arenevad, on mõeldav, et järgmise kümnendi jooksul võiksid meil olla seadmed, mis pakuvad osalist funktsionaalset nägemist isegi lõppstaadiumi glaukoomihaigetele (kuigi kliiniline kasutamine nõuaks palju rohkem testimist).

• Nutikas ravimite arendus: Tehisintellekti mudelid võivad dramaatiliselt kiirendada uute glaukoomiravimite leidmist. Näiteks saab masinõpe analüüsida geneetilisi andmeid ja võrkkesta rakkude bioloogiat, et tuvastada neuroprotektiivseid tegureid (ained, mis hoiavad nägemisnärvirakke elus). Ühes uuringus kasutati AI-d glaukoomiravimi jaoks paljutõotava molekulaarse sihtmärgi valimiseks (www.thebrighterside.news). Kui see uurimissuund edukaks osutub, võime näha AI-ga kiirendatud neuroprotektiivseid ravimeetodeid arendamisel, mille eesmärk on peatada närvikahjustused enne nägemise kaotust.

• AI-juhitavad regeneratiivsed ravimeetodid: Geeniteraapia ja rakuteraapia glaukoomi puhul (mille eesmärk on võrkkesta ganglionirakkude regenereerimine või tugevdamine) on samuti valdkonnad, kus AI võiks aidata. AI võiks aidata geenimuudatuste või tüvirakkude ravimeetodite kavandamisel, mis jäljendavad loomulikku võrkkesta signalisatsiooni. Kuigi glaukoomi puhul veel spekulatiivne, on üldine trend, et AI-juhitav biomeditsiiniline uurimistöö avastab uusi viise närvide ravimiseks ja kudede taastamiseks kiiremini kui varem.

Põhimõtteliselt on läbimurded, mis olid ulme – nagu nägemise osaline taastamine implantaatide või kohandatud geeniteraapiate abil – muutumas mõeldavateks. Peame siiski olema ettevaatlikud: iga samm nõuab hoolikaid kliinilisi uuringuid. Need arenenud ravimeetodid pole veel kohal, kuid AI on üks neist võimaldavatest tehnoloogiatest.

Reaalsed stsenaariumid: mida patsiendid ja teadlased peaksid jälgima

Selle konkreetseks muutmiseks kaaluge paari stsenaariumi:

• Patsiendi stsenaarium: Alice, 58, on äsja diagnoositud varajase glaukoomiga. Järgmisel visiidil kasutab tema silmaarst AI-toega OCT skaneeringut, mis toob esile närvikiu kihi kahtlase hõrenemise. Arst selgitab, et AI algoritm märkis progresseeruva haigusega kooskõlas oleva mustri, seega peaks Alice oma silmatilku hoolsalt kasutama ja tagasi tulema 6 kuu pärast (selle asemel, et oodata aasta). Hiljem loeb Alice, et lähedal asuvates kogukonnakliinikutes katsetatakse nutitelefoni skriiningrakendust; ta küsib oma arstilt, kas ta saaks seda proovida, et kodust oma seisundil silma peal hoida. Arst selgitab, et rakendus (uuringutes valideeritud) saab salvestada nägemisvälju või silmapilte ja anda kohese riskiskoori glaukoomi kohta. Alice ühineb uuringuga ja laeb oma telefonist üles igakuiseid teste – rakenduse AI kinnitab, et tema haigus püsib stabiilne, andes talle meelerahu.

• Teadlase stsenaarium: Dr Chen viib läbi uuringut glaukoomi progresseerumise kohta. Teades, et tehisintellekt õitseb, teeb ta koostööd arvutiteadlastega, et kasutada süvaõpet suurel avalikul OCT-skaneeringute ja patsientide tulemuste andmekogumil. Nad treenivad mudelit ennustama, millised patsiendid kaotavad nägemise kõige kiiremini, lootes tuvastada uusi kuvamismarkereid. Samal ajal jälgivad nad uusi AI-oftalmoloogiarakendusi. Kui ilmub uus FDA heakskiidetud AI-seade glaukoomi skriinimiseks, plaanib dr Chen oma kliinikus väikese uuringu, et võrrelda seda standardsete testidega. Ta osaleb ka AI konverentsidel oftalmoloogias, et tagada tema grantitaotluste arvestamine automatiseeritud tööriistadega. Hoides end kursis, positsioneerib dr Chen oma uurimistöö AI-tööriistade ärakasutamiseks kiiremate avastuste jaoks.

Nendest näidetest, mida jälgida:

• Patsiendid peaksid küsimast skriininguvõimaluste kohta. Kui kättesaadavad on uued AI-toega skriiningud teie kliinikus või apteegis? Kui näete AI silmatestide reklaame, uurige, kas need on kliiniliselt valideeritud. Küsige oma arstilt, kas AI-tööriistu (nagu nutitelefoni funduspildistamine) saaks kasutada lihtsamaks jälgimiseks.
• Patsiendid peaksid võimaluse korral ka osalema uuringutes või andmeregistrites. Glaukoomiuurijad vajavad AI-mudelite tõhusaks treenimiseks mitmekesiseid patsiendiandmeid. Uuringuga liitumine (asjakohase nõusolekuga) aitab tuua turule uusi AI-tööriistu.
• Teadlased ja kliinikud peaksid end kursis hoidma AI kirjanduse ja juhistega. Näiteks lugege ülevaateartikleid AI-st glaukoomi puhul või osalege meditsiinilise AI töötubades. Kaaluge koostööd AI ekspertidega oma andmete analüüsimiseks – tehnikad, mis toimisid piltide või geneetika puhul teistes haigustes, kanduvad sageli üle glaukoomiuuringutele.
• Nii patsiendid kui ka teenusepakkujad peaksid olema teadlikud piirangutest. AI-tööriistad töötavad kõige paremini, kui need on valideeritud teiesuguste patsientide puhul (sarnased taustad, pildistamisseadmed jne). Küsige alati: „Kas seda AI-d on testitud minu sarnaste inimeste peal?“ või „Milline on valepositiivsete määr?“ Mõistke, et ükski tööriist pole täiuslik – AI on abivahend, mitte ekspertotsuse asendaja.

Nägemise kaitsmine AI-ga: küsimused oma hooldusmeeskonnale

Nende edusammudega kaasnevad küsimused, mida patsiendid võiksid küsida, ja sammud, mida astuda:

• „Kas mulle on saadaval AI-põhiseid glaukoomi skriiningteste? Kui täpsed need on?“
• „Kas minu silmaarst kasutab võrkkesta skaneeringute või väljade automatiseeritud analüüsi? Mida nad minu puhul on leidnud?“
• „Kas on mingeid kliinilisi uuringuid või uusi ravimeetodeid (näiteks neuroprotektiivseid ravimeid), millele ma võiksin kvalifitseeruda, eriti AI-tööriistade kaasamisega?“
• „Kas ma peaksin oma nägemisvälju või silmarõhku jälgima mobiilirakenduse abil? Kui ma sellist eneseseiret teen, kas AI-analüüs võiks minu arsti aidata?“

Teadlastele ja kliinikutele:

• „Kuidas ma saan AI prognoose oma patsientide ravisse kaasata? Kas vajan uusi seadmeid või koolitust?“
• „Millised andmekogumid on glaukoomi kohta saadaval, mida saaksin kasutada AI-mudeli treenimiseks või testimiseks?“
• „Kui kiiresti võiksid reguleerivad asutused AI-tööriistu glaukoomi jaoks heaks kiita ja kuidas kindlustus neid käsitleb?“

Aktiivne tegutsemine – usaldusväärsete meditsiiniuudiste lugemine, silmade tervise veebiseminaridel osalemine või patsientide huvikaitse rühmadega liitumine – aitab meil kõigil AI edusammudest kasu saada, jäämata maha.

Kokkuvõte

AI-tehnoloogia arenevad hämmastavalt kiiresti, kusjuures viimastel aastatel on näha selgeid mitmekordseid edusamme. Glaukoomi puhul näeme juba mõju: kättesaadavamad skriiningud, kliiniliste testide automatiseeritud analüüs ja nutikamad haiguse progresseerumise ennustused. Lähiaastatel võime oodata, et AI-tööriistadest saab rutiinse glaukoomi ravi osa, aidates varajase avastamise ja ravi kohandamisel. Edasi vaadates võimaldab AI isegi nägemise taastamise uurimist (proteeside või geeniteraapia abil), mis võiks dramaatiliselt muuta raske haigusega patsientide väljavaateid.

Patsientidele tähendab see võimsamaid viise glaukoomi varajaseks avastamiseks ja täpseks jälgimiseks. Teadlastele ja kliinikutele tähendab see uusi tööriistu haiguse mõistmiseks ja vastu võitlemiseks. Kursis püsimine ja õigete küsimuste esitamine aitab kõigil – patsientidel ja teenusepakkujatel – end nende läbimurrete jaoks positsioneerida. AI ajastu silmade hoolduses on saabunud ja glaukoomi puhul lubab see mitte vähem kui diagnoosi, ravi ja võib-olla isegi nägemise taastamise tulevikus muutmist.

Allikad: Hiljutised uuringud ja ülevaated dokumenteerivad neid trende ja tehnoloogiaid (pmc.ncbi.nlm.nih.gov) (pmc.ncbi.nlm.nih.gov) (www.nature.com) (pubmed.ncbi.nlm.nih.gov) (neurosciencenews.com) (pmc.ncbi.nlm.nih.gov) (epoch.ai) (medium.com), teiste hulgas.