کاربرد هوش مصنوعی در تشخیص زودهنگام رتینوپاتی دیابتی

رتینوپاتی دیابتی یکی از شایع ترین عوارض چشمی بیماران مبتلا به دیابت است که در صورت تشخیص دیرهنگام می تواند منجر به کاهش شدید بینایی یا نابینایی شود. با توجه به اهمیت تشخیص زودهنگام و محدودیت های روش های سنتی معاینه شبکیه و تحلیل تصاویر فوندوس توسط پزشکان، استفاده از هوش مصنوعی به عنوان یک ابزار کمکی و پیشرفته در تشخیص این بیماری اهمیت یافته است. هدف این پژوهش بررسی کاربردهای هوش مصنوعی در تشخیص زودهنگام رتینوپاتی دیابتی، شناسایی مزایا و محدودیت های آن و ارائه چشم انداز آینده استفاده از این فناوری در حوزه چشم پزشکی است. پژوهش حاضر از نوع کیفی و توصیفی و مبتنی بر روش کتابخانه ای است و داده های آن از طریق مرور منابع علمی، مقالات پژوهشی، گزارش های کنفرانسی و پایگاه های معتبر داخلی و بین المللی گردآوری شده اند. یافته ها نشان می دهند که الگوریتم های یادگیری عمیق و شبکه های عصبی مصنوعی قادرند تصاویر شبکیه را با دقت بالا تحلیل کرده و تغییرات میکروسکوپی مرتبط با رتینوپاتی دیابتی را شناسایی کنند. استفاده از پردازش تصویر، سیستم های پشتیبان تصمیم گیری و الگوریتم های یادگیری ماشین، امکان غربالگری سریع تر بیماران، کاهش خطای انسانی و پیش بینی روند پیشرفت بیماری را فراهم می آورد. با وجود چالش هایی مانند نیاز به داده های گسترده، مسائل اخلاقی و بومی سازی الگوریتم ها، کاربرد هوش مصنوعی چشم انداز روشن و قابل توجهی در بهبود سلامت بینایی و مدیریت بیماران دیابتی ارائه می دهد و می تواند نقش مکملی موثر در فرآیند تشخیص و درمان داشته باشد.

کلیدواژه ها:

هوش مصنوعی ، رتینوپاتی دیابتی ، تشخیص زودهنگام ، یادگیری عمیق