Diabeettisen retinopatian eli verkkokalvosairauden seuranta voisi onnistua tehokkaammin, jos siinä hyödynnettäisiin automatisoidun koneoppimisen avulla tehtyä algoritmia. Algoritmi on erityisen hyvä tunnistamaan lieviä tapauksia, jotka todennäköisesti etenevät seuraavan vuoden aikana.
Tulosten perusteella tutkijoiden kehittämä automatisoitu koneoppimismalli tunnisti kaikki tapaukset, joissa lievä retinopatia eteni seuraavien 6–12 kuukauden aikana ja 89 prosenttia tapauksista, joissa keskivaikea retinopatia eteni seuraavan vuoden aikana.
Koneoppimista on käytetty retinopatiamalleissa aiemminkin, mutta tämä on tiettävästi ensimmäinen kerta, kun retinopatian etenemisen tunnistamisessa on käytetty automatisoitua koneoppimista. Algoritmi koulutettiin 200 asteen laajakulmaisilla korkean resoluution silmäkuvilla.
Jos tulokset varmistuvat lisätutkimuksissa, menetelmä voi auttaa räätälöimään potilaiden seurantatutkimukset nykyistä paremmin ja keskittämään tutkimukset potilaisiin, joiden retinopatia todennäköisimmin etenee lähiaikoina.
Tutkimus julkaistiin JAMA Ophthalmology -lehdessä.
Diabeettinen verkkokalvosairaus eli retinopatia on yksi yleisimmistä diabeteksen liitännäissairauksista. Tärkein syy retinopatiaan on veren liian suuri sokeripitoisuus, joka aiheuttaa verisuonten sisäpinnan solujen toimintahäiriön. Hoitamattomana se voi johtaa vakavaan näön heikkenemiseen.
Uutispalvelu Duodecim
(JAMA Ophthalmology 2024;142:171–177)