IBM糖尿病性視網膜病變研究取得新突破，檢測與分類準確性達86％

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最新研究表明，IBM的深度學習技術在對糖尿病性視網膜病變的檢測與分類上的準確性已達86%，據悉，20秒內能完成對糖尿病性視網膜病變的診斷和分類。IBM方面表示，該診斷工具能夠幫助醫生更好地了解疾病進展並確定治療方案。

作者｜Dude

編輯｜陳光

微信公眾號ID｜Xtecher

此次，IBM根據35000張眼底圖片進行訓練，以識別眼底病變。該方法結合了深度學習、卷積神經網路和基於詞典的學習等方法以納入疾病特異性病理學。它可以將疾病按照嚴重程度分為5個級別：無糖尿病性視網膜病變，輕度、中度、重度或增殖性糖尿病性視網膜病變。

IBM表示，傳統的篩查方法是通過臨床醫生來對患者定期監測，診斷其糖尿病性視網膜病變的情況。這種方法耗費的時間長，非常依賴醫生的經驗。而計算機視覺診斷方法可以在20秒內完成對糖尿病性視網膜病變的診斷和分類，幫助臨床醫生篩選出更多的患者，提升工作效率。

據世界衛生組織代表處顯示，截止到2016年4月6日 ，中國約有1.1億名糖尿病患者，約佔中國成年人總數的1/10。預計該數字將在2040年增至1.5億人 。根據相關數據統計，目前全球範圍內大約有4.15億的糖尿病患者面臨視網膜病變的風險。

糖尿病性視網膜病變，又稱糖網病，是糖尿病的併發症之一，發病率高，與糖尿病總是如影隨形。

糖網病病變早期，並不會導致患病者強烈的不適，而是像溫水煮青蛙一樣逐步侵蝕患者視力。所以當患者反應過來視力大幅下降時，可能為時已晚，導致喪失的視力無法恢復。

通過技術創新對有風險的患者進行有效篩查並及時治療，以防止患者失明，顯得尤為重要。包括谷歌在內的國際巨頭都在探索將人工智慧應用到糖網病的篩查中。國內也有上工醫信、肽積木等創業公司從事這方面的研究。

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封面來源：網路 排版：陳光 校對：伍小仙、Dude

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