Berandasehat.id – Kemajuan terkini dalam AI (kecerdasan buatan) telah mendorong rancangan algoritma untuk mendeteksi perkembangan glaukoma dengan lebih baik. Namun sejauh ini belum ada yang memanfaatkan gambaran klinis untuk memprediksi perkembangan penyakit di antara orang-orang yang berisiko tinggi, kata para peneliti.

Kecerdasan buatan (AI) yang dilatih untuk mengenali tanda bahaya pada gambar retina dan informasi klinis dapat memprediksi apakah dan kapan orang yang berisiko tinggi terkena glaukoma. Orang kategori ini biasa disebut ‘suspek glaukoma’ umumnya berpotensi mengembangkan penyakit mata tersebut, demikian temuan penelitian yang dipublikasikan secara online dalam British Journal of Ophthalmology.

Apabila dilakukan penyempurnaan lebih lanjut pada jumlah orang yang lebih besar, hal ini mungkin dapat menjadi bantuan diagnosis yang berguna bagi dokter, demikian kesimpulan para peneliti.

Glaukoma adalah salah satu penyebab utama kebutaan di seluruh dunia. Namun sangat sulit bagi dokter untuk mengetahui apakah dan kapan orang dengan tanda-tanda kerusakan saraf optik dini yang mencurigakan, namun tanpa ciri diagnosis utama berupa tekanan internal yang sangat tinggi di dalam mata—tekanan intraokular atau disingkat TIO—akan terus berkembang menjadi glaukoma. dan berisiko kehilangan penglihatannya, jelas mereka.

Menggunakan AI untuk mencoba menjembatani kesenjangan ini, para peneliti meninjau informasi klinis dari 12.458 mata dengan tanda-tanda awal glaukoma yang mencurigakan. Dari jumlah tersebut, mereka fokus pada 210 mata yang telah berkembang menjadi glaukoma dan 105 mata yang tidak berkembang, semuanya telah dipantau setiap 6-12 bulan selama setidaknya tujuh tahun.

Mereka kemudian menggunakan tanda bahaya pada gambar retina yang diambil selama periode pemantauan ditambah 15 fitur klinis utama untuk menghasilkan serangkaian kombinasi ‘prediksi’ yang kemudian dimasukkan ke dalam tiga pengklasifikasi pembelajaran mesin—sebuah algoritma yang secara otomatis mengurutkan atau mengkategorikan data.

Gambaran klinis meliputi usia, jenis kelamin, TIO, ketebalan kornea, ketebalan lapisan saraf retina, tekanan darah dan berat badan (BMI).

Ketiga algoritma tersebut bekerja dengan baik dan mampu secara konsisten memprediksi perkembangan menjadi glaukoma, dan kapan, dengan tingkat akurasi yang tinggi: 91-99%

Tiga gambaran klinis prediktif yang paling penting adalah TIO awal, tekanan darah diastolik—angka kedua dalam pembacaan tekanan darah yang mengukur tekanan arteri di antara detak jantung—dan ketebalan rata-rata lapisan serat saraf retina.

Usia rata-rata peserta pada awal periode pemantauan adalah 55 tahun, berkisar antara 33 hingga 76 tahun. Usia awal tidak muncul sebagai faktor prediksi utama, namun usia rata-rata mereka yang mengalami glaukoma jauh lebih rendah dibandingkan usia mereka yang mengalami glaukoma. siapa yang tidak, catat para peneliti.

Peneliti mengakui berbagai keterbatasan pada temuan itu. Misalnya, hasil pelatihan AI didasarkan pada informasi yang relatif sedikit, dan hanya mereka yang memiliki TIO normal dan belum menerima pengobatan glaukoma selama pemantauan yang diikutsertakan dalam penelitian ini.

“Hasil yang ada saat ini hanya menunjukkan bahwa model yang dibuat bekerja dengan baik pada sejumlah pasien tertentu,” ujar peneliti.

Namun demikian peneliti menyampaikan hasil studi itu menunjukkan bahwa model [pembelajaran mendalam] yang telah dilatih pada gambar mata dan data klinis memiliki potensi untuk memprediksi perkembangan penyakit pada pasien [tersangka glaukoma].

“Prediksi perjalanan penyakit berdasarkan pasien individual akan membantu dokter untuk menyajikan pilihan manajemen yang disesuaikan kepada pasien sehubungan dengan isu-isu seperti durasi tindak lanjut, memulai (atau tidak) pengobatan penurun TIO, dan penargetan tingkat TIO,” simpul peneliti dilaporkan MedicalXpress. (BS)