رئيس حزب الوفد

بهاء الدين أبو شقة

رئيس مجلس الإدارة

د.هانى سري الدين

رئيس التحرير

د.وجدي زين الدين

الذكاء الاصطناعي من إنتل يساعد في تقليل فقدان البصر لمرضى السكري

تكنولوجيا

الجمعة, 12 مارس 2021 23:47
الذكاء الاصطناعي من إنتل يساعد في تقليل فقدان البصر لمرضى السكريالذكاء الاصطناعي

كتبت - منة الله جمال:

نشرت مؤسسة Sankara Eye Foundation و Leben Care ومقرها سنغافورة، برنامج لتقييم مخاطر شبكية العين كخدمة في الهند.

 

Netra.AI حل الذكاء الاصطناعي المستند إلى السحابة، مدعوم بتقنية Intel ويُزعم أنه يستخدم التعلم العميق لتحديد حالات الشبكية في فترة زمنية قصيرة مع مستوى دقة الأطباء البشريين.

 

يمكن أن يساعد الحل في تحديد اعتلال الشبكية السكري (DR)، مما يقلل من عبء الفحص على جراحي الشبكية والجسم الزجاجي.


قال براكاش ماليا، نائب الرئيس والمدير الإداري لمجموعة المبيعات والتسويق والاتصالات، إنتل الهند: "يعد استخدام الذكاء الاصطناعي لتحسين اكتشاف الأمراض والوقاية منها خطوة حاسمة لقطاع الرعاية الصحية ونقلة هائلة للبشرية".

 

يوجد في الهند أكبر عدد من مرضى السكري في العالم، ويعد اعتلال الشبكية السكري السبب الرئيسي

لفقدان البصر والعمى لدى الأشخاص في سن العمل، مع Netra.AI، استفادت Sankara Eye Foundation و Leben Care من قوة معالجات Intel Xeon Scalable و Intel Deep Learning (DL) Boost المدمج للكشف بدقة عن DR وتمكين العلاج في الوقت المناسب لمكافحة ضعف البصر والعمى الذي يمكن تجنبه لدى مرضى السكري بشكل فعال.

 

يوجد في الهند أكبر عدد من مرضى السكري في أي بلد في العالم، حيث تقترب من 98 مليون حالة بحلول عام 2030، تظهر الأبحاث أن DR هو سبب رئيس للعمى وفقدان البصر لدى البالغين، والاكتشاف المبكر والعلاج أمر بالغ الأهمية

لوقف الضرر، ومع ذلك، فإن نقص المتخصصين المدربين في الشبكية في الهند - خصوصًا في المناطق الريفية النائية - يحد من الفحص الفعال للمرضى الذين لا تظهر عليهم أعراض، ينتج عن هذا المرض المتأخر للمرضى المصابين بمرض السكري المتقدم في العين.


يحلل Netra.AI الصور من أجهزة كاميرا قاع العين المحمولة التي يديرها فنيون، للحصول على نتائج فورية لتصنيف DR القابل للإحالة عبر بوابة ويب قائمة على السحابة، يستخدم الحل خوارزميات الذكاء الاصطناعي، التي تم تطويرها بالتعاون مع خبراء شبكية العين، مع شبكة عصبية تلافيفية عميقة من أربع خطوات (DCNN).

 

تساعد هذه الشبكة العصبية في اكتشاف مرحلة DR والتعليق التوضيحي على الآفات بناءً على كثافة البكسل في صور قاع العين، يمكن توسيع الحل ليشمل حالات الشبكية الأخرى والزرق، مما يساعد على تقليل عبء الفحص على أخصائيي الرعاية الصحية، وتركيز الموارد الرئيسية على المرضى الذين يحتاجون إلى رعاية وتدخل فوريين.

أهم الاخبار