Een nieuw screeningprogramma in India maakt gebruik van machine learning om het risico op vermijdbare blindheid als gevolg van prematuriteitsretinopathie bij premature baby’s te verminderen.

ROP is een aandoening die optreedt wanneer abnormale bloedvaten in het netvlies groeien.

WAAR HET OM GAAT

CleaVision, een sociale onderneming die wordt ondersteund door SAP, leverancier van bedrijfssoftware, heeft een oplossing ontwikkeld die de identificatie van functies van het netvlies en bloedvaten automatiseert en doet een aanbeveling over plusziekte, die gepaard gaat met ernstige ROP bij premature baby’s. Het doet dit door de verwerking van beeldgegevens te integreren met SAP Business Technology Platform, SAP AI Platform en SAP Analytics Cloud.

De geautomatiseerde deep learning-screeningtechnologie is getest in het Narayana Nethralaya Eye Institute (NNEI) in Bangalore, een van de toonaangevende oogziekenhuizen in India die meer dan 2000 screeningsessies voor ROP bij baby’s heeft uitgevoerd. Nu heeft het een enorme database gegenereerd met beelden van het netvlies van baby’s in verschillende stadia van de ziekte.

Na deze pilot wil CleaVision de uitrol van zijn oplossing uitbreiden via het Karnataka Internet Assisted Diagnosis of ROP-telemedicinenetwerk.

WAAROM HET UITMAAKT

Ongeveer 20% van de 15 miljoen premature baby’s in de wereld wordt in India geboren. Daar zouden ongeveer 200.000 baby’s het risico lopen een vergevorderd stadium van ROP te ontwikkelen, waarbij abnormale groei van bloedvaten in de ogen van baby’s bloedingen, littekens en netvliesloslating kan veroorzaken, wat uiteindelijk leidt tot onomkeerbare blindheid. Volgens CleaVision is een vroege diagnose essentieel om baby’s te helpen een tijdige behandeling te krijgen om volledig te herstellen van deze ziekte.

“Omdat India het hoogste aantal vroegtijdige zwangerschappen heeft en het feit dat er relatief weinig gekwalificeerde ROP-beoefenaars zijn, hoe meer we de pre-screening kunnen digitaliseren en automatiseren, hoe meer tijd die behandelaars kunnen besteden aan de daadwerkelijke behandeling”, zegt CleaVision mede-oprichter Chirag. Gupta.

“Door de kracht van machine learning en data-analyse te gebruiken, kunnen we onder druk staande artsen helpen zich te concentreren op de behandeling van risicobaby’s”, voegt Narayan VK, medeoprichter van CleaVision, toe.

Dr. Anand Vinekar, hoofd van de afdeling Pediatric Retina bij NNEI, zei dat de CleaVision-screeningoplossing het potentieel heeft om technici en ROP-specialisten te helpen bij het stellen van een nauwkeurigere diagnose. “Dat zou op zijn beurt helpen om deze baby’s op tijd te behandelen, wat een beter resultaat oplevert dat blindheid door ROP voorkomt,” voegde hij eraan toe.

Met deze technologie kan het screeningsprogramma ook worden geschaald om instellingen met weinig middelen te bereiken.

MARKT MOMENTOPNAME

een soortgelijke In de Verenigde Staten wordt met steun van het National Eye Institute een geautomatiseerd deep learning-systeem ontwikkeld om geavanceerde ROP bij premature baby’s te detecteren. In 2020 kreeg het apparaat de doorbraakstatus van de Food and Drug Administration.

Ondertussen gebruikten onderzoekers van de University of South Australia in Australië ook AI om a computer vision-systeem om op afstand de vitale functies van premature baby’s te bewaken en hun gezichten te detecteren terwijl ze in ziekenhuisbedden liggen.


0 Comments

Leave a Reply

Avatar placeholder

Your email address will not be published.