
Программа диагностики кератоконуса
Кератоконус – невоспалительное прогрессирующее дистрофическое заболевание роговицы.
Точная диагностика кератоконуса, особенно на ранних стадиях, позволяет начать лечение раньше, тем самым замедляя или даже останавливая прогрессирование заболевания.
Результаты проекта
Keratoconus Diagnostic and Treatment Algorithms Based on Machine-Learning Methods.
The development of a machine-learning-based algorithm for keratoconus diagnosis enables precise staging, allowing for optimal patient management. Utilizing a multicentre retrospective data and advanced techniques like principal component analysis, the algorithm accurately distinguishes between normal, preclinical, and stages 1 to 4 of the disease with an AUC accuracy of 0.95 to 1.00. The algorithm, integrated into a web-based interface, offers a standardized management approach based on predicted stages and additional diagnostic criteria.
Применение искусственного интеллекта в диагностике и хирургии кератоконуса: систематический обзор
В офтальмологии искусственный интеллект является одним из инструментов, способствующих повышению эффективности процесса лечения за счет более точной диагностики, оценки новых биомаркеров заболеваний, автоматизации процессов принятия решений и помощи в других аспектах повседневной деятельности врача. В обзоре приводится описание имеющихся на сегодняшний день разработок в области искусственного интеллекта применительно к процессу диагностики и хирургии кератоконуса.
Программа диагностики и лечения кератоконуса.
Программа предназначена для автоматизации процесса диагностики кератоконуса, а также выбора тактики лечения кератоконуса, на основании диагностических данных прибора Pentacam, остроты зрения с коррекцией, данных биомикроскопии в виде наличия рубцов и помутнений, а также данных о плотности эпителиальных клеток и прогрессии заболевания.