نقش هوش مصنوعی در تشخیص قوز قرنیه و ارزیابی خطر اکتازی قبل از اصلاح بینایی با لیزر
مقدمه
ظهور هوش مصنوعی پیشرفت های چشمگیری در فناوری و جامعه به همراه داشته است. ماشین‌ها اکنون می‌توانند وظایفی را انجام دهند و مشکلاتی را که زمانی منحصر به فرد بودند، حل کنند
انسان‌ها، نشان‌دهنده آغاز عصر جدیدی است که ما این افتخار را داریم که بخشی از آن باشیم.
یکی از حوزه هایی که بیشترین استقبال را از الگوریتم های هوش مصنوعی و یادگیری ماشین داشته است، مراقبت های بهداشتی است. امروزه یافتن یک متخصص بهداشتی که هنوز در مورد این اصطلاحات نشنیده باشد یا در کنفرانسی شرکت کند که در آن در سخنرانی ها و ارائه های متعدد مورد بحث قرار نگیرد، آسان نیست.
وقتی صحبت از قوز قرنیه می شود، سناریو مشابهی پیش می آید
هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی
هوش مصنوعی (AI) شاخه‌ای از علوم کامپیوتر است که طیفی از فرآیندهای محاسباتی را در بر می‌گیرد که اگر توسط انسان انجام شود، هوشمند در نظر گرفته می‌شود. مفهوم این است
گسترده است و به اندازه معانی مختلف کلمه “هوش” تعاریف دریافت می کند.
بحث در مورد هوش ماشین‌ها از زمانی که کامپیوترهای مدرن به وجود آمدند ادامه داشته است. در سال 1950، آلن تورینگ مقاله ای با عنوان «ماشین محاسباتی و هوش» و آزمون معروف خود را معرفی کرد.
در سال 1956، کالج دارتموث میزبان کنفرانسی به رهبری جان مک کارتی بود که محققین محترمی مانند مینسکی، مک کارتی، نیوول و سایمون را گرد هم آورد تا آنچه را که آنها می نامیدند مطالعه کنند.
هوش مصنوعی. هوش مصنوعی عبارتی است که برای مشخص کردن نوعی از هوش ساخته شده توسط انسان برای اعطای رفتار هوشمندانه به ماشین‌ها استفاده می‌شود.
تلاش‌های زیادی برای شبیه‌سازی و انجام رفتارهای هوشمند در رایانه‌ها از طریق تکنیک‌های هوش مصنوعی انجام شده است. به دلیل درک متفاوت از هوش، محققان در طول تاریخ نسخه‌های زیادی از هوش مصنوعی را دنبال کرده‌اند. راسل و نورویگ برای تسهیل درک مطلب، توضیحات هوش مصنوعی در ادبیات را به چهار دسته طبقه بندی کرده اند. این کار بر اساس دو دیدگاه انجام شد: انسان در مقابل عقلانیت محض و اندیشه در مقابل رفتار. بنابراین، چهار پتانسیل وجود دارد
اهداف یا دیدگاه‌های مربوط به هوش مصنوعی: مانند یک انسان رفتار کردن، مانند یک انسان فکر کردن، رفتار منطقی و منطقی فکر کردن.
بیشتر راه‌حل‌های هوش مصنوعی برای حوزه سلامت بر رفتار مانند انسان‌ها تمرکز دارند و برخی باید به‌عنوان هسته مرکزی خود منطقی عمل کنند. پس از چندین سال تحقیق، کار و برگزاری کلاس‌هایی در حوزه هوش مصنوعی، عمدتاً به کار بردن آن در سلامت و چشم‌پزشکی، به جای تعریف اجباری، ترجیح می‌دهم هوش مصنوعی را به عنوان یک رشته تحصیلی درک کنم که هدف آن اعطای توانایی به دستگاه است.
. و شما می توانید آزادانه فضا را هر طور که دوست دارید پر کنید، یا حتی اگر می خواهید آن را به بافت انسانی نزدیک کنید، کلمه انسانی را وارد تعریف کنید. برای مثال، فراهم کردن توانایی انسان برای صحبت کردن، نوشتن، خواندن، دیدن، نقاشی کردن، تشخیص یک شی، ساختن به ماشین
تصمیم گیری، رانندگی و غیره
با پیروی از این دیدگاه، آنچه در سال‌های اخیر برجستگی پیدا کرده است، اعطای توانایی یادگیری به ماشین است و با توجه به اهمیت آن، این به زیر حوزه هوش مصنوعی به نام یادگیری ماشین (ML) تبدیل شده است. این حوزه از تحقیقات با هدف مطالعه و توسعه محاسباتی است
روش هایی برای به دست آوردن سیستم هایی که قادر به کسب خودکار دانش هستند. چالش اصلی الگوریتم های یادگیری ماشین، به حداکثر رساندن توانایی تعمیم یادگیرنده آن است.
در زمینه یادگیری ماشینی، یادگیری شامل افزایش عملکرد از طریق تجربه است.
این بدان معناست که ماشین‌ها صرفاً برای انجام یک کار برنامه‌ریزی نشده‌اند، بلکه برای بهبود بی‌پایان عملکرد خود با بهینه‌سازی از طریق تکرار در انجام آن کار طراحی شده‌اند.
این می تواند در دو موقعیت مفید باشد: زمانی که یک کار آنقدر پیچیده است که نمی دانیم چگونه الگوریتمی برای حل آن بسازیم یا زمانی که ماشین باید با هر موردی سازگار شود یا در یک موقعیت پویا کار کند. آماده سازی ماشین برای یافتن الگوریتم خود و انطباق با تغییرات محیطی بهتر خواهد بود.
سه دسته اصلی از الگوریتم های یادگیری ماشین وجود دارد. این دسته‌ها نقش مهمی در تعیین مشکلاتی دارند که یادگیری ماشینی می‌تواند به آنها رسیدگی کند. آنها یادگیری تحت نظارت، یادگیری بدون نظارت و یادگیری تقویتی هستند
نقش هوش مصنوعی در قوز قرنیه و توموگرافی
توموگرافی قرنیه، شامل نقشه برداری پاکیمتریک و ارزیابی سطح خلفی از طریق خصوصیات سه بعدی قرنیه، برای درک ساختار قرنیه بسیار مهم است. با این حال، تفسیر پارامترهای موجود می تواند بسیار چالش برانگیز باشد. اینجاست که تکنیک‌های یادگیری ماشین، مانند تشخیص الگو، وارد می‌شوند. آنها می‌توانند به پردازش مقادیر زیادی از داده‌ها کمک کنند، به‌ویژه در موارد قوز قرنیه شکسته، که در آن قوز قرنیه فقط در یک چشم مشهود است اما در چشم دیگر نه. این به عنوان VAE-NT (توپوگرافی طبیعی در اکتازی بسیار نامتقارن) شناخته می شود. تشخیص VAE-NT توسط نویسندگانی با استفاده از روش‌های مختلف هوش مصنوعی انجام شد.
نقش هوش مصنوعی در درمان قوز قرنیه
الگوریتم‌های هوش مصنوعی و یادگیری ماشین، آسفریسیته و میانگین کراتومتری را به دنبال کاشت Ferrara ICRS (بخش‌های حلقه‌های داخل قرنیه) در بیماران مبتلا به قوز قرنیه پیش‌بینی کردند. این اولین مطالعه ای بود که از مدل های پیش بینی مبتنی بر یادگیری ماشین و داده های توموگرافی قرنیه استفاده کرد.
این مطالعه نشان داد که استفاده از مدل‌های یادگیری ماشینی باعث بهبود پیش‌بینی‌پذیری و کاهش خطا در آسفریسیته بعد از عمل و میانگین کراتومتری برای بیماران قوز قرنیه شده که بخش‌های حلقه داخل قرنیه را در مقایسه با نوموگرام مرجع دریافت کرده‌اند.
نقش هوش مصنوعی در قوز قرنیه و آنالیز چندوجهی
هوش مصنوعی همچنین زمانی نقش خود را نشان می دهد که پیچیدگی کار با داشتن داده ها و اطلاعات از منابع مختلف افزایش یابد و تجزیه و تحلیل چندوجهی توسط متخصص انجام شود.
نتیجه گیری
علاقه روزافزونی به استفاده از هوش مصنوعی در پزشکی و چشم پزشکی وجود دارد.
با این حال، اجرای این مطالعات در عمل بالینی به کندی پیش می رود. یکی از جنبه های ضروری ایجاد ابزارهای مفید برای عملکرد بالینی، مشارکت پزشکان در تعریف است
اهداف و تمام مراحل فرآیند کشف دانش، با درک هوش مصنوعی و یادگیری ماشین شروع می شود. عاقلانه است که ما فعالانه در رانندگی شرکت کنیم
در طول سفر به جای اینکه صرفاً به مسافر بودن در صندلی عقب تکیه کنید.
