Kunstig intelligens i oftalmologi

Tekst: Doktorgradskandidat Mia Karabeg, Senter for Øyeforskning og Innovativ Diagnostikk UiO, Ullevål

Sykdommer i netthinnen som diabetes retinopati (DR) og aldersrelatert makuladegenerasjon (AMD) er hovedårsaker til synstap globalt. Øyespesialister har til nå vært avgjørende for å forebygge, diagnostisere og behandle disse lidelsene. Men kunstig intelligens (KI) har de siste årene gjort store fremskritt innen øyehelse og forbedret både nøyaktighet og effektivitet i diagnostisering og behandling.

Teknologisk utvikling i øyehelse

Spesielle kameraer, som Optisk Koherens Tomografi (OCT) og funduskameraer, tar detaljerte bilder av netthinnen for å fange opp endringer før alvorlig sykdom utvikler seg. Disse verktøyene hjelper med tidlig oppdagelse, men analysering av store mengder bilder krever mye tid og ressurser.

Kunstig intelligens som løsning

KI kan i dag, med høy nøyaktighet, brukes til å raskt analysere mange bilder. Nesten like godt som erfarne øyeleger. Dette avlaster legene og gir dem mer tid til behandling og oppfølging av pasienter.

Hva er kunstig intelligens?

KI er teknologi som utfører oppgaver som vanligvis krever menneskelig intelligens, som å ta beslutninger og løse problemer. Med Machine Learning (ML) kan datamaskiner lære å forbedre seg selv basert på data, uten detaljerte instrukser fra mennesker. Deep Learning (DL) bruker kunstige nevrale nettverk som etterligner hjernen og som trenes med store datamengder til å ta selvstendige beslutninger. KI kan derfor være assisterende (der leger tar beslutninger med KI-hjelp) eller autonom (der KI tar selvstendige beslutninger og KI-produsenter har ansvaret).

Anvendelser av KI i oftalmologi

KI kan brukes til å:

• Diagnostisere sykdommer som DR, AMD og glaukom (grønn stær)
• Overvåke sykdomsutvikling hos pasienter, uansett avstand
• Forutsi sykdomsprogresjon, behandlingsbehov og effektivitet

Studier fra Norge

Ved Senter for Øyeforskning og Innovativ Diagnostikk på Oslo Universitetssykehus, Ullevål, ledet av professor Goran Petrovski, gjennomføres det flere studier. En studie har undersøkt forekomsten av DR hos 33 minoritetskvinner med diabetes i Oslo, og fant høy enighet mellom øyeleger og KI. Dr. Hertzberg beregnet samtidig at KI-screening også var billigere per pasient, enn tradisjonell screening.

Studiene gjennomføres ved Senter for Øyeforskning og Innovativ Diagnostikk på Oslo Universitetssykehus, Ullevål som ledes av professor Goran Petrovski (til venstre). Her sammen med Mia Karabeg.

I en pågående studie om KI i screening og oppfølging av DR i Norge, av doktorgradskandidat Mia Karabeg fra forskningsgruppen til professor Petrovski, undersøkes forekomsten av DR blant personer med diabetes i Oslo.
Prosjektet veiledes av dr. Beata Eva Petrovski, seniorforsker ved Øyeavdelingen, dr. Inga-Britt Kjellevold Haugen, forskningssjef i Norges Blindeforbund, og professor og avdelingsleder Morten C. Moe. Gradering av bildene utføres av øyeleger, optikere og øyesykepleiere og blir sammenlignet med et KI-program EyeArt (EyeNuk). Foreløpige resultater antyder også stor enighet mellom mennesker og KI.

Disse studiene viser hvordan KI kan innpasses i øyehelse og understreker Norges ledende posisjon innen dette feltet, med støtte i etiske retningslinjer.

Selv om KI har mange fordeler, bl.a. å redusere diagnosefeil og gi bedre forståelse av sykdomsforløp, som kan føre til nye behandlingsmetoder, finnes det utfordringer. Datasett må være mangfoldige for å unngå skjevheter, og mange KI-verktøy mangler åpenhet, noe som reduserer troverdigheten. KI fungerer ikke alltid like godt i praksis som i tester, og implementering kan være komplisert på grunn av tekniske problemer og regelverk. EU har etablert rammeverk for gjennomsiktighet, etikk og databeskyttelse, med sertifiseringer som er CE-merket for å sikre standarder.

Fremskritt i screeningteknologier, som lesesentre, automatisert bildeanalyse og telemedisin, kan i fremtiden redusere behovet for fysiske legebesøk.