Nowe spojrzenie na profilaktykę

Jak wykryć chorobę oczu, zanim zacznie odbierać wzrok? Na to pytanie próbują odpowiedzieć autorzy projektu "Insight Eye", który otrzymał dofinansowanie z Programu Fundusz Aktywności Studenckiej (FAST). Studenci Uniwersytetu Medycznego we Wrocławiu (UMW) chcą połączyć badania przesiewowe dna oka, analizę zdjęć okulistycznych i narzędzia sztucznej inteligencji z akcją edukacyjną oraz bezpłatnymi badaniami dla mieszkańców Wrocławia.

Celem projektu SKN Medical Image Analysis and Research in Pathology (MIARP) jest poprawa szybkości i dostępności badań przesiewowych dna oka oraz zwiększenie świadomości społecznej w zakresie profilaktyki chorób wzroku. Inicjatywa łączy działania badawcze, technologiczne i edukacyjne, odpowiadając na realne potrzeby zdrowotne mieszkańców regionu.

Zadanie koncentruje się na wczesnym wykrywaniu chorób oczu, które często rozwijają się bezobjawowo. Jaskra, która należy do najczęstszych przyczyn nieodwracalnej ślepoty na świecie, w początkowym etapie nie daje wyraźnych symptomów, a nieleczona może prowadzić do trwałej utraty wzroku. Podobnie jest w przypadku zwyrodnienia plamki żółtej (AMD), które jest jedną z głównych przyczyn utraty widzenia centralnego u osób po 50. roku życia.

Sztuczna inteligencja zobaczy zmiany

– Regularne badania przesiewowe dna oka pozwalają wykryć zmiany chorobowe jeszcze przed wystąpieniem widocznych ubytków w polu widzenia, co znacząco zwiększa szanse na skuteczne leczenie – mówi Bartosz Poniewierka, student V roku kierunku lekarskiego, przewodniczący SKN Medical Image Analysis and Research in Pathology. – Tworząc projekt, zależało nam na tym, aby połączyć działania naukowe z realnym wpływem na zdrowie mieszkańców.

Pierwszym etapem będzie stworzenie bazy danych zawierającej zdjęcia dna oka pacjentów oraz szczegółowe opisy rozpoznanych chorób okulistycznych i schorzeń współistniejących. Materiał badawczy będzie pochodził od pacjentów Uniwersyteckiego Szpitala Klinicznego we Wrocławiu, a jego gromadzenie zostanie poprzedzone uzyskaniem niezbędnych zgód komisji bioetycznej. Równolegle zespół będzie pracował nad opracowaniem algorytmu sztucznej inteligencji, który ma umożliwić wczesne wykrywanie zmian chorobowych.

– Budowa bazy to fundament projektu. Bez dobrze opisanych i wysokiej jakości danych nie da się stworzyć wiarygodnego narzędzia diagnostycznego. Chcemy, żeby algorytm nie tylko przyspieszał analizę obrazów, ale też realnie zwiększył dostępność badań przesiewowych – wyjaśnia Bartosz Poniewierka. – Dużą zaletą naszej metody diagnostycznej jest zastosowanie specjalistycznej kamery do obrazowania dna oka, która nie wymaga podawania leków rozszerzających źrenicę.

Wykryć chorobę, zanim odbierze wzrok

Kluczowym elementem projektu jest także jego wymiar społeczny. Po zakończeniu części badawczej SKN Medical Image Analysis and Research in Pathology zaplanowało działania edukacyjne i profilaktyczne skierowane do mieszkańców Wrocławia.

W ramach inicjatywy odbędzie się cykl wykładów poświęconych konsekwencjom pogorszenia i utraty wzroku oraz znaczeniu regularnej kontroli okulistycznej. Zespół planuje również organizację bezpłatnych badań wzroku podczas wydarzeń lokalnych, w tym jednego przeznaczonego dla osób w kryzysie bezdomności.

– Zależy nam, żeby wyjść poza środowisko akademickie – podkreśla Bartosz Poniewierka. – Sama technologia nie wystarczy, jeśli nie pójdzie za nią edukacja i zmiana nawyków. Dlatego ważnym elementem projektu są spotkania z mieszkańcami i możliwość wykonania badań w warunkach dostępnych dla każdego.

Połączenie nowoczesnych narzędzi analitycznych z działaniami profilaktycznymi ma przyczynić się nie tylko do rozwoju technologicznego UMW, ale także do poprawy kondycji zdrowotnej mieszkańców Wrocławia oraz zwiększenia świadomości na temat chorób oczu i ich wczesnego wykrywania.

***

Studenckie Koło Naukowe Medical Image Analysis and Research in Pathology (MIARP) to interdyscyplinarny zespół studentów, którzy łączą zainteresowania patomorfologią, mikrobiologią oraz nowoczesnymi technologiami informatycznymi. Koło działa pod opieką dr hab. Emila Palucha, prof. UMW oraz prof. Piotra Donizego. Członkowie SKN koncentrują się na wykorzystaniu nowoczesnych metod – takich jak analiza obrazów medycznych, spektroskopia czy narzędzia sztucznej inteligencji – w celu usprawnienia procesów diagnostycznych oraz wspierania rozwoju medycyny spersonalizowanej.

Fot. Tomasz Walów