Tilbake til søkeresultatene

NAERINGSPH-Nærings-phd

Deep machine learning for Ocular Surface Disorder (OSD) – A structured search for new and objective diagnostic criteria

Alternativ tittel: Kunstig intelligens og dyp maskinlæring for avvikende tårefilm (OSD) - Et strukturert søk etter nye objektive diagnostiske kriterier

Tildelt: kr 2,4 mill.

iFocus har igangsatt tre separate PhD prosjekt som alle fokuserer på avvikende tårefilm (Ocular Surface Disorder-OSD) hos pasienter som skal opereres for grå stær (katarakt). Prosjekt I: 306649 - Avvikende tårefilmkvalitets betydning for refraktiv presisjon ved operativ behandling av grå stær - forekomst, diagnostikk og behandling = Epidemiologi Prosjekt II: 306635 - Avvikende tårefilmkvalitet hos pasienter med grå stær – Klinisk betydning for refraktiv presisjon og effekt av intervensjon = Behandling Prosjekt III: 313096 - Avvikende tårefilmkvalitet hos pasienter med grå stær - Biokjemisk analyse av inflammasjonsparametre i akuttfasen og i et lengre perspektiv = Metabolomikk Det aktuelle og 4. PhD prosjektet skal bygge direkte videre på de tre igangsatte prosjektene. Data samlet inn i prosjekt I til III vil bli samlet i en stor database. Denne databasen vil inneholde enorme mengder data som vi med vår menneskelige hjerne antagelig ikke kan forstå fullt ut, og det er her dett prosjektet skal hjelpe til. Kunstig intelligens og dyp maskinlæring som metode kan se sammenhenger mellom megadata som vi ellers kunne gå glipp av. Det overordnede målet for prosjektet er å lete etter nye, robuste og objektive diagnostiske kriterier for OSD som: A) kan bedre vår generelle forståelse av OSD, B) kunne gi en bedre og mer objektiv sykdomsgradering og C) kunne gi en bedre og mer objektiv evaluering av behandlingseffekt Avvikende tårefilm er en svært hyppig øyelidelse og viser i tillegg en økende forekomst. Det er derfor svært viktig at vi får en bedre og dypere forståelse for sykdommen og hva den kan bety for den enkelte pasient, men også hele øyefaget. Signifikante funn kan ha stor klinisk, men også kommersiell verdi.

iFocus Øyeklinikk har pr januar 2021 ialt tre Nærings-PhD prosjekt løpende med støtter fra NFR og med OsloMet som gradsgivende institusjon. I: 306649 - Avvikende tårefilmkvalitets betydning for refraktiv presisjon ved operativ behandling av grå stær - forekomst, diagnostikk og behandling = Epidemiologi II: 306635 - Avvikende tårefilmkvalitet hos pasienter med grå stær – Klinisk betydning for refraktiv presisjon og effekt av intervensjon = Behandling III: 313096 - Avvikende tårefilmkvalitet hos pasienter med grå stær - Biokjemisk analyse av inflammasjonsparametre i akuttfasen og i et lengre perspektiv = Metabolomikk Data fra disse prosjektene vil det samles i en stor, felles database bestående av både kliniske data, kvalitative så vel som kvantitative og laboratoriedata. De tre prosjektene er rettet mot fagområdet tørre øyne/avvikende tårefilm fra ulike vinkler, men med et felles mål om å utvikle objektive og robuste parametre for både diagnostikk, sykdomsgradering og til å måle effekt av behandling. Den felles databasen vil inneholde et bredt spekter av data fra ialt 250 studiepasienter som skal følges over tid. Datamengden vil vokse eksponentielt og vi forventer at konvensjonelle vitenskapelige metoder ikke vil evne å fange opp.. Denne begrensningen ønsker vi å utfordre ved hjelp av kunstig intelligens/maskinlæring. KI kan evne å fange opp ny og viktig informasjon fra store matriser som ellers lett kan bli oversett ved mer konvensjonell analyse. Den aktuelle KI - PhD kandidaten representerer en naturlig forlengelse/utvidelse av de tre pågående prosjektene. Kandidaten vil bistå til strukturering og avansert analyse av data. Denne type tverrfaglig samarbeid mellom klinisk medisin og AI representerer et stort potensiale for å nå de målene som ligger i samtlige prosjekt. AI analyser vil videre representere en mulighet for å finne dypere sammenhenger i den kliniske databasen. Dette kan også ha et kommersielt potensiale.

Budsjettformål:

NAERINGSPH-Nærings-phd