Professorene Anis Yazidi og Tor Paaske Utheim, gjør nå framskritt i forskning på bruk av kunstig intelligens i diagnostikk og behandling av tørre øyne.
– Vi ønsker å bidra til bedre behandling av en av verdens mest vanlige sykdommer, en sykdom som har fått altfor lite oppmerksomhet, sier de to forskerne.
Flere får tørre øyne (se faktaboks) på grunn av vår moderne livsstil med mye skjermbruk, air-condition, bruk av kontaktlinser og medisiner.
Går utover livskvaliteten
Samtidig har ikke behandlingen av tørre øyne blitt vesentlig bedre. Tilstanden kan være smertefull når du skal gjøre dagligdagse gjøremål, og kan gå ut over livskvaliteten. Dette vil forskere på AI Lab ved OsloMet og SimulaMet gjøre noe med ved hjelp kunstig intelligens.
– Vi bruker kunstig intelligens til å gå gjennom svært mange bilder av tørre øyne, i tillegg brukes øvrige data fra undersøkelsene, sier professor Anis Yazidi ved OsloMet.
Han og professor og øyelege Tor Paaske Utheim har med seg forskerne Hugo L. Hammer, Michael A. Riegler og Pål Halvorsen på AI Lab på OsloMet og SimulaMet. Også forskere fra Harvard Medical School og andre universiteter i Norge, og fagfolk fra norske sykehus er med.
Ser nye sammenhenger med kunstig intelligens
– Nå kan vi se sammenhenger, både klinisk og biokjemisk, ved hjelp av kunstig intelligens, som vi ikke har vært i stand til å se tidligere, sier Utheim.
– Kunstig intelligens gir oss muligheter til å gjøre analyser uten forutgående hypoteser.
Utheim mener dette øker muligheter for både bedre diagnostikk og behandling. God diagnostikk er en forutsetning for god behandling.
– Vi ønsker derfor etter beste evne å bidra i fagfeltet på begge fronter. Ved hjelp av kunstig intelligens er vi i stand til å analysere svært store datamengder på kort tid. Datamodellene blir også bedre over tid da de lærer av tilgjengelige data, sier han.
– Dette er et meget spennende, og ikke minst viktig, felt i medisin.
Vil utvikle kunstig tårevæske
Forskerne jobber nå med å utvikle et nytt kunstig tåresubstitutt i samarbeid med andre forskere på Oslo universitetssykehus, Sørlandet sykehus i Arendal, Sykehuset i Vestfold og Harvard Medical School.
Her skal fettstoffene i tårefilmen hos friske pasienter analyseres og sammenliknes med fettstoffene hos pasienter med tørre øyne.
– Funnene håper vi kan brukes til å utvikle bedre kunstig tårevæske enn hva som er tilgjengelig i dag, sier Utheim.
Dette mener de kan gjøres ved tilsetning av nøye utvalgte fettstoffer basert på kunstig intelligens, som kan stabilisere tårefilmen og dermed redusere eller fjerne pasientens plager.
– Vi har sett en klar sammenheng mellom tårefilmens stabilitet og pasientens plager. Det er grunnen til at det er her vi legger inn kreftene.
Flere farmasiselskap vil nå samarbeide med forskergruppen om å utvikle bedre kunstig tårevæske.
Dette kan du gjøre selv
Er du plaget av tørre øyne? Det finnes grep du selv kan gjøre for å begrense sykdommen.
Du kan senke skjermen på datamaskinen slik at øyelokkspalten blir mindre, senke lysintensiteten og unngå skjerm med reflekser.
Lysbehandling gir også håp for folk med tørre øyne, og kan hjelpe ca. 90 prosent, blant annet ved å redusere betennelse på øyets overflate. I tillegg finnes det medikamenter som kan dempe betennelse, og manuell behandling som kan åpne tilstoppede kjertler i øyelokkene.
Referanser
Andrea M. Storås a e, Inga Strümke a, Michael A. Riegler a, Jakob Grauslund b c d, Hugo L. Hammer a e, Anis Yazidi e, Pål Halvorsen a e, Kjell G. Gundersen h, Tor P. Utheim e f g, Catherine J. Jackson: Artificial intelligence in dry eye disease, The Ocular Surface, Volume 23, January 2022, p, 74 - 76. T (sciencedirect.com)
Fineide F, Storås AM, Chen X, Magnø MS, Yazidi A, Riegler MA, Utheim TP. Predicting an unstable tear film through artificial intelligence. Scientific Reports. 2022 Dec 10;12(1):21416.
Fredrik Fineide, Andrea Storaas, Michael Riegler and Tor Utheim, Predicting Meibomian Gland Dropout and Feature Importance Analysis with Explainable Artificial Intelligence, CBMS 2023
Sajad Amouei Sheshkal, Michael Alexander Riegler and Hugo Lewi Hammer, ML-Peaks: Chip-seq peak detection pipeline using machine learning techniques, CBMS 2023
Andrea Storås, Morten Magnø, Fredrik Fineide, Bernd Thiede, Xiangjun Chen, Inga Strümke, Pål Halvorsen, Tor Utheim and Michael Riegler, Identifying Important Proteins in Meibomian Gland Dysfunction with Explainable Artificial Intelligence, CBMS 2023
