Tehnologijom do ranog otkrivanja slabovidnosti kod djece

Tekst članka se nastavlja ispod banera

Huawei je, u suradnji s vodećim istraživačkim medicinskim organizacijama, razvio ekspertizu kako bi pomogao u zaštiti zdravlja očiju kod djece. U suradnji s IIS Aragonom i DIVE Medicalom razvijen je Track AI, rješenje koje koristi napredne mogućnosti umjetne inteligencije kako bi se uočili i dijagnosticirali rani znakovi slabovidnosti kod djece.

UN-ova Svjetska zdravstvena organizacija procjenjuje da u svijetu od slabovidnosti boluje 19 milijuna djece, a u 70 do 80 % slučajeva, problem je moguće prevenirati ili izliječiti. U većini slučajeva kod djece se ovaj problem godinama ne dijagnosticira, a rezultat su ozbiljne posljedice po njihov vid, opći razvoj, školovanje i društvene prilike. Manje ozbiljni oblici slabovidnosti koje je lako moguće prevenirati trenutno pogađaju 12,8 milijuna djece.

Posljednjih nekoliko godina odlučni smo u naumu da razvijemo alat koji će procijeniti vizualne funkcije kod male djece te pomoći u uočavanju slabovidnosti. S Huaweijevom podrškom i pogonjenjem DIVE-a kroz AI možemo raditi na zajedničkom cilju. Naš cilj je implementirati ovu tehnologiju na međunarodnoj razini, a kroz naš multinacionalni pristup, moći ćemo tretirati sve vrste slabovidnosti, rekla je Victoria Pueyo, dječji oftalmolog iz DIVE Medicala, piše Zimo.co.

Kako bi se slabovidnost dijagnosticirala, DIVE-ov (Devices for an Integral Visual Examination) softver vrti se na Matebook E zaslonima i prati pokret svakog oka dok pacijent gleda u stimulator stvoren za testiranje različitih aspekata vizualnih funkcija. Prikupljeni podaci o uzorku pokreta oka potom se obrađuje na Huawei P30 Pro pametnom telefonu koristeći Huawei HiAI algoritam namijenjen identifikaciji potencijalnih indikatora slabovidnosti.

U prošlosti pametni telefoni nisu bili dovoljno snažni za obradu kompleksnih algoritama temeljenih na umjetnoj inteligenciji i podaci su se morali slati na oblak kako bi se tamo procesuirali. Komunikacija do i s oblaka čini AI obradu sporom i beskorisnim bez spajanja na mrežu. Nova Track AI tehnologija kombinira najbolje Huaweijevo strojno učenje i tehnologije AI obrade na pametnim telefonima s konkretnim istraživanjem i znanjem IIS Aragona te DIVE Medicala, istaknuo je Peter Gauden, Huaweijev tehnološki ekspert.

Track AI dio je Huaweijevih nastojanja da pomiču granice ljudskih mogućnosti i koriste AI u prave svrhe. Cilj projekta je omogućiti roditeljima i doktorima po cijelom svijetu da brže, lakše i efikasnije uoče slabovidnost pomoću AI tehnologije.

Slabovidna djeca imaju drugačije uzorke pokreta oka od djece sa zdravim vidom. DIVE može precizno prikupljati podatke o pokretima oka tijekom znanstvenih ispitivanja pomoću vizualnih stimulansa, no interpretacija ovih podataka može biti zahtjevna za one koji nisu stručnjaci ili radnici u zdravstvu. Koristeći AI, računala mogu „naučiti“ kako uočiti abnormalne pokrete oka za lakše provjere i pomoć u dijagnosticiranju te ubrzavanje cijelog procesa od dijagnosticiranja do tretiranja.

Track AI izgrađen je na mogućnostima Googleove otvorene platforme TensorFlow i Huawei HiAI-ja kako bi se stvorio sustav strojnog učenja na pametnim telefonima koristeći napredne mogućnosti moćnog Kirin 980 čipseta.

Dvije odvojene NPU (Neural Processing Unit) jedinice ugrađene u Kirin 980 omogućuju AI na uređaju što znači da se funkcije umjetne inteligencije procesuiraju na samom pametnom telefonu, znatno ubrzavajući proces te istovremeno štiteći privatnost korisnika. NPU također pomaže stvoriti „pametnije“ AI funkcije tijekom vremena uz poboljšavanje svakodnevnih performansi i efikasnosti.

Track AI na pametnim telefonima je prenosiv, ne zahtijeva Wi-Fi i prima podatke u stvarnom vremenu kako bi se ubrzalo dijagnosticiranje.

Rana ispitivanja uskoro će dovesti do široke primjene. Razvoj sustava temeljenog na AI-ju zahtjeva prikupljanje podataka o tisuće djece, a podaci se skladište u istraživačkim centrima u pet država na tri kontinenta (Kina, Meksiko, UAE, Španjolska i UK). Jednom kada se prikupi kritična količina podataka, počet će se s razvojem neuralnih mreža, a prototipi uređaja će biti predstavljeni kasnije ove godine.

Plan je do 2020. godine razviti sustav koji će pomoći radnicima u zdravstvu širom svijeta u ranom tretiranju slabovidnosti.