Model uczenia maszynowego wytrenowany dzięki optycznej tomografii koherentnej (OCT) i obrazów siatkówki z laserowej oftalmoskopii skaningowej w podczerwieni (IR-SLO) może wykrywać stwardnienie rozsiane (MS) z dokładnością bliską 100 proc., co potencjalnie prowadzi do wcześniejszej diagnozy i leczenia.
– To podejście wypełnia niezaspokojoną potrzebę w diagnostyce stwardnienia rozsianego poprzez wykorzystanie obrazów o wysokiej rozdzielczości (IR-SLO) wraz z danymi OCT – powiedziała badaczka Rahele Kafieh z Wydziału Inżynierii Uniwersytetu Durham w Durham w Anglii. – Lepsza wydajność diagnostyczna, z wysoką czułością i swoistością, sugeruje, iż ta metoda może lepiej odróżniać osoby ze stwardnieniem rozsianym od osób zdrowych, odpowiadając na zapotrzebowanie na dokładniejsze i bardziej niezawodne narzędzia diagnostyczne w tej chorobie – wyjaśniła.
Co dwa skany, to nie jeden
Uszkodzenia spowodowane stwardnieniem rozsianym mogą wpływać na siatkówkę oka. OCT może pomóc w ilościowym określeniu neurodegeneracji, monitorowaniu progresji niepełnosprawności i ocenie skuteczności terapii neuroprotekcyjnych.