手機配合AI演算法檢測糖尿病視網膜病變，敏感度超過95％！
葯明康德/報道
近日，一項研究顯示，使用人工智慧演算法EyeArt配合在一種名為Fundus on Phone (FOP)的設備來檢測患者糖尿病視網膜病變（DR）和視力受損程度，其敏感度可分別達到95.8%和99.1%。Fundus on Phone (FOP)是由Remidio Innovative Solutions公司研發的智能視網膜成像設備，可以在智能手機等便攜設備上進行使用。
糖尿病視網膜病變（DR）是一種能使人致盲的眼部疾病，在全世界4.15億糖尿病患者中，有很多人都被這一癥狀困擾。如果能夠通過眼部的早期年度篩查得到診斷，就可預防由DR引起的視力喪失。然而在許多地方，目前眼科護理專業人員的數量無法滿足當下患者進行眼部篩查的需求，且一般的視網膜成像設備成本較為高昂，這使得DR成為當今社會中糖尿病患者失明的主要原因。專家們已經意識到，解決這個問題的一個行之有效的方法，就是通過計算機和人工智慧技術進行分析，從而擴展當前醫療環境中的DR篩查範圍。
▲使用FOP拍攝視網膜圖像，以及不同程度的糖尿病視網膜病變圖像特徵展示（圖片來源：《Eye》）
針對這一問題，位於印度班加羅爾的Remidio Innovative Solutions公司研發出了一台高質量攜帶型視網膜成像設備Fundus on Phone (FOP)。FOP需要配合智能手機進行使用，可以用於詳細的眼部健康篩查，從而識別多種眼部疾病，如白內障、青光眼和視網膜病變等。FOP的重量僅為傳統視網膜成像設備的1/20，成本也僅有1/5左右，並且可以拍攝不出現瞳孔擴張的圖像，便於進一步進行識別。
研究人員使用Remidio FOP對301位患有糖尿病患者的視網膜圖像進行了拍攝，並讓眼科醫生及一種名為EyeArt的人工智慧演算法分別對所有的照片進行分類。研究表明，Remidio FOP與AI演算法配合之後，對於檢測糖尿病視網膜病變和視力受損具有非常高的敏感度，分別為95.8%和99.1%。這是首次針對智能手機視網膜成像設備中人工智慧演算法的研究，旨在檢測智能手機設備和AI演算法配合篩查DR的準確性。
▲分別由眼科醫生（左）和EyeArt人工智慧演算法（右）對所有圖像分類識別結果對比（圖片來源：《Eye》）
Remidio公司的首席執行官Anand Sivaraman博士表示：「Remidio FOP作為一台操作非常便捷的視網膜成像設備，可以與EyeArt等人工智慧演算法相結合，有助於在全球範圍內為所有DR患者進行大規模的健康篩查工作。」
我們希望，針對糖尿病視網膜病變這一疾病，未來能有更多的智能設備和AI演算法被研發出來，從而造福廣大患者。
參考資料：
[1] Smartphone-based Retinal Imaging Together With Artificial Intelligence Powers Automated, Sensitive and Early Detection of Retinopathy
[2] Automated diabetic retinopathy detection in smartphone-based fundus photography using artificial intelligence
[3] 只需60秒！篩查糖尿病視網膜病變，Eyenuk人工智慧系統獲批
TAG:糖尿病 |