Glaucoma, one of the leading causes of blindness worldwide, requires timely diagnosis and careful management to prevent irreversible damage to the optic nerve. However, glaucoma is often asymptomatic in its early stages, which makes constant monitoring of patients a crucial challenge for ophthalmologists. This is where AI comes in, offering a revolutionary solution. Machine learning algorithms and deep neural networks allow data such as retinal images, intraocular pressure measurements and other key parameters to be analysed accurately and efficiently. These algorithms can identify subtle changes in the optic nerve and visual field, signalling any abnormalities to specialists even before symptoms become apparent to patients. In addition, AI enables continuous monitoring of patients through connected devices, reducing the need for frequent hospital visits. This approach allows for personalised management of glaucoma, tailored to each patient's needs, improving quality of life and reducing the costs associated with treatment. Artificial intelligence has revolutionised the way we approach glaucoma through teleglaucoma, providing early diagnosis, accurate monitoring and personalised management. This advance represents a significant step in improving ocular health and preventing glaucoma blindness.

Il glaucoma, una delle principali cause di cecità nel mondo, richiede una diagnosi tempestiva e una gestione accurata per prevenire danni irreversibili al nervo ottico. Tuttavia, il glaucoma è spesso asintomatico nelle sue fasi iniziali, il che rende il monitoraggio costante dei pazienti una sfida cruciale per gli oftalmologi. Qui entra in gioco l'IA, che offre una soluzione rivoluzionaria. Gli algoritmi di apprendimento automatico e le reti neurali profonde permettono di analizzare dati come immagini della retina, misurazioni della pressione intraoculare e altri parametri chiave in modo accurato ed efficiente. Questi algoritmi possono identificare sottili cambiamenti nel nervo ottico e nel campo visivo, segnalando eventuali anomalie agli specialisti anche prima che i sintomi diventino evidenti per i pazienti. Inoltre, l'IA consente il monitoraggio continuo dei pazienti attraverso dispositivi connessi, riducendo la necessità di visite frequenti in ospedale. Questo approccio consente una gestione personalizzata del glaucoma, adattata alle esigenze di ciascun paziente, migliorando la qualità della vita e riducendo i costi associati alle cure. L'intelligenza artificiale ha rivoluzionato il modo in cui affrontiamo il glaucoma attraverso il teleglaucoma, fornendo diagnosi precoci, monitoraggio accurato e gestione personalizzata. Questo progresso rappresenta un passo significativo nel miglioramento della salute oculare e nella prevenzione della cecità da glaucoma.

Il ruolo dell'Intelligenza Artificiale nella Diagnosi e nel Monitoraggio del glaucoma da remoto

LANZA, ELIDE
2022/2023

Abstract

Glaucoma, one of the leading causes of blindness worldwide, requires timely diagnosis and careful management to prevent irreversible damage to the optic nerve. However, glaucoma is often asymptomatic in its early stages, which makes constant monitoring of patients a crucial challenge for ophthalmologists. This is where AI comes in, offering a revolutionary solution. Machine learning algorithms and deep neural networks allow data such as retinal images, intraocular pressure measurements and other key parameters to be analysed accurately and efficiently. These algorithms can identify subtle changes in the optic nerve and visual field, signalling any abnormalities to specialists even before symptoms become apparent to patients. In addition, AI enables continuous monitoring of patients through connected devices, reducing the need for frequent hospital visits. This approach allows for personalised management of glaucoma, tailored to each patient's needs, improving quality of life and reducing the costs associated with treatment. Artificial intelligence has revolutionised the way we approach glaucoma through teleglaucoma, providing early diagnosis, accurate monitoring and personalised management. This advance represents a significant step in improving ocular health and preventing glaucoma blindness.
2022
The Role of Artificial Intelligence in the Diagnosis and Monitoring of Glaucoma Remotely
Il glaucoma, una delle principali cause di cecità nel mondo, richiede una diagnosi tempestiva e una gestione accurata per prevenire danni irreversibili al nervo ottico. Tuttavia, il glaucoma è spesso asintomatico nelle sue fasi iniziali, il che rende il monitoraggio costante dei pazienti una sfida cruciale per gli oftalmologi. Qui entra in gioco l'IA, che offre una soluzione rivoluzionaria. Gli algoritmi di apprendimento automatico e le reti neurali profonde permettono di analizzare dati come immagini della retina, misurazioni della pressione intraoculare e altri parametri chiave in modo accurato ed efficiente. Questi algoritmi possono identificare sottili cambiamenti nel nervo ottico e nel campo visivo, segnalando eventuali anomalie agli specialisti anche prima che i sintomi diventino evidenti per i pazienti. Inoltre, l'IA consente il monitoraggio continuo dei pazienti attraverso dispositivi connessi, riducendo la necessità di visite frequenti in ospedale. Questo approccio consente una gestione personalizzata del glaucoma, adattata alle esigenze di ciascun paziente, migliorando la qualità della vita e riducendo i costi associati alle cure. L'intelligenza artificiale ha rivoluzionato il modo in cui affrontiamo il glaucoma attraverso il teleglaucoma, fornendo diagnosi precoci, monitoraggio accurato e gestione personalizzata. Questo progresso rappresenta un passo significativo nel miglioramento della salute oculare e nella prevenzione della cecità da glaucoma.
Glaucoma
Telemedicina
IA
File in questo prodotto:
File Dimensione Formato  
ELIDE LANZA 2020866 (1).pdf

accesso riservato

Dimensione 595.21 kB
Formato Adobe PDF
595.21 kB Adobe PDF

The text of this website © Università degli studi di Padova. Full Text are published under a non-exclusive license. Metadata are under a CC0 License

Utilizza questo identificativo per citare o creare un link a questo documento: https://hdl.handle.net/20.500.12608/58190