التحدي
تمثّلت المهمة في بناء تطبيق قادر على تقييم وضع الجفن بدقة وتحديد التشوهات المرتبطة بجحوظ العين، وهي حالة تندفع فيها العين إلى الأمام.
ولتحقيق ذلك، كان على التطبيق حساب مؤشرات رئيسية في طب العيون: مسافة الانعكاس الهامشي 1 و2 (MRD1 وMRD2)، وهما المسافتان من مركز الحدقة إلى حافتي الجفن العلوي والسفلي؛ وارتفاع الحاجب، أي المسافة من مركز الحدقة إلى الحاجب؛ ومسافة الجحوظ، من مركز الحدقة إلى العظم الحجاجي الجانبي؛ ومسافات حركة العين في اتجاهات مختلفة. فالقياسات الدقيقة ضرورية لتحديد جحوظ العين ومتابعته.
حلّنا
استخدمنا التعلّم العميق لبناء Eye Metrics، وهو تطبيق ويب متعدد المنصات يعمل على الأجهزة المحمولة بنظامي iOS وAndroid وعلى متصفحات أجهزة الكمبيوتر المكتبية والمحمولة. يلتقط المستخدمون، وهم المرضى في الغالب، صورًا للوجه، ويحسب التطبيق مؤشرات طب العيون ذات الصلة. وتواصل النماذج التنبؤية التحسّن مع إضافة عينات تدريب جديدة.
ثم وسّعنا التطبيق بوظائف للتقييم الجراحي للعين، بهدف تزويد الكوادر الطبية بسير عمل تحليلي أكثر شمولًا وكفاءة.
- حساب MRD1 وMRD2 وارتفاع الحاجب ومسافة الجحوظ ومسافات حركة العين من صور الوجه
- الوصول عبر منصات متعددة: iOS وAndroid ومتصفحات أجهزة الكمبيوتر
- تحسين مستمر للنموذج بعينات تدريب جديدة
- رفع دفعات من صور ما قبل الجراحة وما بعدها، مع مقارنة مؤتمتة لقيم ألوان LAB لبياض العين (الصُّلبة)
- تسجيل فيديو مباشر لتقدير التغيّر في قيم LAB للصُّلبة خلال فترة محددة، عادةً من دقيقة إلى 5 دقائق
النتيجة
يمنح Eye Metrics المرضى والكوادر الطبية أداة عملية لتقييم العين. ويتفوّق نموذجه على أداة Face Mesh من Google، ما يساعد الأطباء على تحديد جحوظ العين ويتيح للمرضى دورًا فاعلًا في متابعة صحة عيونهم.
وتوفّر المقارنة المؤتمتة بين ما قبل الجراحة وما بعدها وقت الأطباء في التقييم الجراحي، إذ تحل محل المراجعة اليدوية لبيانات الصور.
