(Tháng một 28, 2023) Máy ảnh đáy mắt, một thiết bị được sử dụng trong nhãn khoa để chụp ảnh màu của bề mặt bên trong của mắt, có thể đặt lại một chiếc ở bất kỳ đâu trong khoảng từ 1.5 lakh INR đến 5.25 lakh INR. Ở các quốc gia có thu nhập thấp, chi phí cao của các thiết bị được sử dụng trong chăm sóc chẩn đoán và phục hồi chức năng khiến việc tiếp cận trở thành một thách thức. Theo Báo cáo Tầm nhìn Thế giới, do WHO chuẩn bị, hơn 2.2 tỷ người trên toàn thế giới bị khiếm thị và gần một nửa số đó sống với các tình trạng có thể điều trị hoặc phòng ngừa được vì họ không thể nhận được sự chăm sóc mà họ cần. Nguyên nhân thứ hai dẫn đến mù lòa là bệnh tăng nhãn áp, ước tính có khoảng 57.5 triệu người trên thế giới bị ảnh hưởng bởi bệnh tăng nhãn áp góc mở nguyên phát. Vào năm 2020, theo Trung tâm Thông tin Công nghệ Sinh học Quốc gia, con số này đã tăng lên 76 triệu. Trong số những người trực tiếp giải quyết vấn đề là Hardit Singh, một thiếu niên Ontario, người có sự đổi mới là một bước hướng tới chăm sóc sức khỏe tốt hơn cho tất cả mọi người.
Speculor: Nền tảng Teleopthalmology toàn diện dành cho chăm sóc mắt lấy con người làm trung tâm đã mang về cho Hardit, mười bảy tuổi, giải thưởng cao nhất tại Hội chợ khoa học toàn Canada năm 2021. Speculor, đã được thử nghiệm tại hiện trường bằng thiết bị chụp ảnh di động và thuật toán AI để sàng lọc bệnh tật. ở Ấn Độ, có thể phát hiện bệnh tăng nhãn áp với số tiền rất phải chăng là 300 đô la. Các Toàn cầu Ấn Độ, người cũng đã giành vị trí thứ hai tại Cuộc thi dành cho các nhà khoa học trẻ của Liên minh châu Âu, dự định thiết bị sẽ được sử dụng bởi các tổ chức phi chính phủ quốc tế hoạt động nhằm mang lại sự bình đẳng trong chăm sóc mắt.
Tầm nhìn
Sinh ra và lớn lên ở Waterloo, ý tưởng này bắt nguồn từ khoảng ba năm trước, khi một người bạn từ Trường Cao đẳng Cameron Heights ở Kitchener, nơi Hardik theo học, bị bong võng mạc, nơi võng mạc bắt đầu bong ra khỏi mắt. “Anh ấy đã đến ba bác sĩ nhãn khoa và chuyên gia khác nhau và cả ba lần đều bị chẩn đoán sai vì những lý do khác nhau. Anh ấy gần như bị mù vì nó,” Hardit nói trong một cuộc phỏng vấn cho Hội chợ Khoa học toàn Canada. May mắn thay, các bác sĩ đã phát hiện ra nó trước khi tổn thương trở nên không thể phục hồi. Nó khiến Hardit tự hỏi - nếu những chẩn đoán sai như vậy có thể xảy ra ở một nơi như Waterloo, thì điều kiện nào có thể xảy ra ở khu vực nông thôn hoặc thu nhập thấp, nơi có rất ít cơ sở chăm sóc sức khỏe?
Vào thời điểm này, cậu bé 13 tuổi Hardit đã xây dựng các thuật toán phân loại và có hiểu biết cơ bản về AI từ các dự án trước đó. Anh ấy đọc sách, học hỏi từ YouTube, sách và chỉ “thử mọi thứ, chơi xung quanh cho đến khi nó hoạt động. Điều đó phù hợp với phần cứng, bạn mày mò cho đến khi hiểu chuyện gì xảy ra. Nó giống với quang học. Tôi đã học cho đến khi tôi có đủ để xây dựng những gì tôi muốn.”
Anh ấy bắt đầu gửi email lạnh lùng cho các giáo sư, cuối cùng nhận được phản hồi từ Khoa Đo thị lực của Đại học Waterloo. Hardit bắt đầu làm việc với một nhóm sinh viên tốt nghiệp, đến gặp họ khi có thắc mắc hoặc gặp khó khăn. Phần cứng phải được xây dựng, phần mềm được mã hóa và tích hợp cả hai. Anh ấy làm việc trong phòng thí nghiệm, thử nghiệm thiết bị trên mắt mẫu trong điều kiện được kiểm soát.
Thử thách và bước đệm
Speculor hoạt động trơn tru trong phòng thí nghiệm và Hardit quyết định tung ra nguyên mẫu của mình. Tuy nhiên, khi thử nghiệm nó trên thực địa, “mọi thứ đều thất bại,” anh ấy thừa nhận. Anh ta đã mắc một sai lầm cơ bản – anh ta đã không điều chỉnh thiết bị ở những điều kiện kém tối ưu. “Tôi đã thiết kế nguyên mẫu để hoạt động trong điều kiện hoàn hảo nhưng trong điều kiện ánh sáng kém, khi bệnh nhân di chuyển xung quanh, thiết bị hoàn toàn không hoạt động. AI cũng gặp vấn đề tương tự.” Hardit cho biết cảm biến AI đã được sử dụng cho những hình ảnh chất lượng rất cao, được chụp bởi các thiết bị có giá từ 25,000 USD trở lên. “Thiết bị của tôi không thể tạo ra những hình ảnh như vậy và nó đã tắt AI.”
“Tôi đã thất vọng. Tôi đã nỗ lực rất nhiều và thiết bị không hoạt động chút nào. Nhưng tâm trí của tôi đã làm việc về cách khắc phục nó. Với phần cứng, khoảnh khắc khám phá của anh ấy đến nhờ tích hợp phân cực chéo, một kỹ thuật được sử dụng trong các máy ảnh đáy đắt tiền hơn nhưng hiếm khi có trong các thiết bị giá cả phải chăng hơn. Ông nói: “Nó hoạt động rất tốt để đảm bảo không có ánh sáng lóa trên các hình ảnh đáy mắt. Anh ấy đã thử một số giải pháp với AI, nhưng không có gì hiệu quả, cho đến khi anh ấy phát triển phương pháp đào tạo của riêng mình. AI được đào tạo để nghiên cứu hình ảnh chất lượng thấp, tính đến ánh sáng và chuyển động kém, đồng thời phát hiện sự bất thường trong các thông số này.
Hardit đã gửi thiết bị để thử nghiệm một lần nữa, lần này là cho một bác sĩ nhãn khoa ở Ấn Độ. Các phản hồi hứa hẹn hơn nhiều. “Lần thứ hai, hình ảnh thực sự tốt. Thật tuyệt vời vì tôi vẫn không mong đợi nó hoạt động, tôi chỉ được tiếp cận với mắt người mẫu. Đây là một hành động đáng mừng đối với tôi, gửi một nguyên mẫu đến Ấn Độ một cách mù quáng mà không cần thử nghiệm.”
Luôn luôn là một công việc đang tiến triển
Mục tiêu cuối cùng của Hardit là thương mại hóa thiết bị, định giá thiết bị phù hợp với các tổ chức và tổ chức phi chính phủ quốc tế, nhằm cải thiện việc chăm sóc sức khỏe ở các vùng nông thôn và vùng khó khăn trên khắp thế giới. Chi phí hiện đang bị chi phối bởi ống kính, khoảng 250 đô la. Anh ấy cũng đang làm việc để cải tiến thiết kế, sau khi một giám khảo từ CWSF nhận xét rằng nó “quá hộp”.
Hardit cũng muốn mở rộng phạm vi thiết bị của mình, hiện chủ yếu được sử dụng để phát hiện bệnh tăng nhãn áp. Ông nói: “Tôi có thể áp dụng lại cùng một mô hình cho các bệnh khác nhau bằng cách thay đổi các thông số. Anh ấy cũng muốn làm cho nó dễ hiểu, để hỗ trợ các bác sĩ khi họ chẩn đoán.
Hardit cũng đã xuất bản một bài báo về AI trên Tạp chí của Hiệp hội Quang học Ấn Độ. Những sở thích khác của anh bao gồm khoa học máy tính, AI, quang học, y học và thể thao.