أداة ذكاء اصطناعي جديدة تشخص الحول بدقة عبر تسع صور

قدم فريق بحثي من جامعة Sichuan University نظام Strabismus-Net، وهو بنية تعتمد على التعلم العميق صُممت للكشف عن الحول، وهي حالة لا تصطف فيها العينان بشكل صحيح.

يستخدم النظام تسع صور للعين في اتجاهات نظر مختلفة لتحليل وضعيتها. ويجمع النظام بين تقنيات متقدمة لمعالجة الصور تتيح له التركيز على مؤشرات دقيقة للانحراف قد يصعب ملاحظتها أثناء الفحص التقليدي.

تحقق الباحثون من دقة النموذج باستخدام مجموعة بيانات ضخمة تضم أكثر من 84 ألف صورة لنحو 9500 شخص. أظهرت الاختبارات أن النظام وصل إلى مستوى دقة قدره 99.53% في الفرز الأولي. أما عند تصنيف أنواع الحول، فتراوحت دقة النتائج بين 90.20% و99.19%.

قارنت الدراسة أداء Strabismus-Net مع ثلاثة أطباء استشاريين وثلاثة أطباء مقيمين. قدم النموذج أداءً مشابهاً لاستشاريي العيون، وتفوق إحصائياً على الأطباء المقيمين في تحديد حالات صعبة مثل الحول العمودي أو تأكيد سلامة العينين.

يهدف هذا الحل التقني إلى دعم أطباء الرعاية الأولية، حيث يساعد في تسريع إحالات المرضى وتوفير تشخيص أولي في المناطق التي تفتقر إلى متخصصين في العيون. هل يمكن لهذه الأدوات المؤتمتة أن تغير طريقة تعاملنا مع فحوصات الرؤية الروتينية في المستقبل؟

لا تشير الدراسة إلى كيفية أداء الأداة على فئات سكانية متنوعة خارج مجموعة البحث، كما أن النظام لا يغني عن الفحص البدني الشامل الذي يجريه طبيب العيون. ركزت الدراسة على دعم التشخيص ولا تقدم خططاً علاجية أو إرشادات جراحية.