一組國際研究人員已成功將人工智能技術(shù)應(yīng)用于現(xiàn)實世界的視網(wǎng)膜圖像，以更準(zhǔn)確、更大規(guī)模地檢測可能的疾病。
視網(wǎng)膜檢查可以檢測多種影響眼睛的疾病。眼底攝影是通過瞳孔對眼睛內(nèi)部進(jìn)行拍照的過程，是篩查和監(jiān)測此類視網(wǎng)膜疾病的一種方式。
將人工智能 (AI) 技術(shù)引入眼底攝影改進(jìn)了平臺，使其能夠大規(guī)模檢測和監(jiān)測視網(wǎng)膜疾病。
綜合人工智能視網(wǎng)膜專家(CARE)系統(tǒng)由來自中山大學(xué)、北京鷹視科技(Airdoc)、莫納什大學(xué)、邁阿密大學(xué)米勒醫(yī)學(xué)院、北京同仁眼科中心和首都醫(yī)科大學(xué)的國際研究人員開發(fā).
蒙納士大學(xué)電氣與計算機(jī)系統(tǒng)工程系和蒙納士數(shù)據(jù)期貨研究所的葛宗元副教授表示，研究人員使用來自真實世界案例研究的數(shù)據(jù)訓(xùn)練了一個臨床適用的眼底疾病深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)，然后進(jìn)行了外部測試該模型使用從中國臨床環(huán)境中收集的眼底照片。
“CARE 系統(tǒng)經(jīng)過培訓(xùn)，可以使用來自亞洲、非洲、北美和歐洲的 16 個臨床環(huán)境的 207,228 張彩色眼底照片識別 14 種最常見的視網(wǎng)膜異常，這些照片具有不同的疾病分布，”葛副教授說。
“CARE 使用 21,867 張照片進(jìn)行了內(nèi)部驗證，并使用從中國 35 個真實環(huán)境中前瞻性收集的 18,136 張照片進(jìn)行了外部測試，其中包括 8 家三級醫(yī)院、6 家社區(qū)醫(yī)院和 21 家體檢中心。”
研究人員預(yù)計，CARE 將在中國乃至亞太地區(qū)的醫(yī)療環(huán)境中得到采用。
進(jìn)一步將 CARE 的性能與 16 位眼科醫(yī)生的性能進(jìn)行比較，并使用非華裔和以前未使用的相機(jī)類型的數(shù)據(jù)集進(jìn)行測試。
“我們還發(fā)現(xiàn)，CARE 系統(tǒng)的性能與專業(yè)眼科醫(yī)生的性能相似，并且在使用非中國數(shù)據(jù)集進(jìn)行測試時，該系統(tǒng)保持了強大的識別性能。這些發(fā)現(xiàn)表明，與專業(yè)眼科醫(yī)生的結(jié)果相比，該系統(tǒng)是準(zhǔn)確的并且可以允許在更大范圍內(nèi)進(jìn)行更多測試，”葛副教授補充道。
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