מערכת לימוד מכונה חדשה עשויה לסייע בניבוי מהירות התקדמות רטינופתיה סוכרתית בחולה הפרטני. במאמר שפורסם בכתב העת NPJ Digital Medicine מסבירים החוקרים כי האלגוריתם מבוסס על מידע עליו נשענים רופאים לעיתים רחוקות בבדיקות סקר לרטינופתיה סוכרתית.

באמצעות תמונות מביקור יחיד אצל הרופא, האלגוריתם יכול לקבוע אם חולה סוכרת צפוי לסבול מאובדן ראיה בתוך שנה או שנתיים. בניגוד לכלי הסקירה הזמינים, אשר מתבססים על הדמיות של הפוביאה ועצב הראיה, המערכת החדשה זיהתה מנבאים חשובים במידה דומה בשדות הפריפריים של הרשתית.

החוקרים הכשירו את המודל באמצעות מדדי חומרת רטינופתיה סוכרתית. תמונות לצורך המחקר נלקחו ממחקרי RISE ו-RIDE, אשר הושלמו באמצעות הדמיית שדות ראיה. החוקרים בחנו את המודל בתחילת המחקר באמצעות תמונות מעיניים עם רטינופתיה סוכרתית לא-מטופלת, במטרה לקבוע אם המודל ניבא החמרה משמעותית במדד חומרת רטינופתיה סוכרתית בתוך שנתיים.

החוקרים מדווחים כי מידע משדות פריפריים של הרשתית היווה את הגורם המנבא העיקרי. באופן ספציפי, כאשר המודל אומן באמצעות תמונות כל שבע השדות, השטח מתחת לעקומה עמד על 0.68 לאחר שישה חודשים ועל 0.77 לאחר 24 חודשים. כאשר החוקרים הגבילו את הכלי לתמונות של הרשתית ועצב הראיה בלבד, השטח מתחת לעקומה ירד ל-0.62 ו-0.69, בהתאמה.

למרות שבבדיקה טיפוסית ייתכן ולא תושלם הערכה של הפריפריה, מחקר זה מאשר את חשיבות הערכת כלל הרשתית. במידה וניתן להיעזר באלגוריתם במטרה לזהות חולים בסיכון גבוה באמצעות תמונות שנלקחו בביקור יחיד אצל הרופא, אזי ניתן לכוון את המשאבים הרפואיים הנדרשים.

NPJ Digit Med. 2019;2:92

לידיעה במדסקייפ