基于AI的技術(shù)可檢測出98％的早期糖尿病并發(fā)癥

根據(jù)澳大利亞-巴西研究人員發(fā)表在《生物與醫(yī)學(xué)計算機》上的一項研究，一種由AI驅(qū)動的方法來檢測糖尿病性視網(wǎng)膜病變的早期跡象，其準確率超過98%。

結(jié)果可能意味著更快，更便宜的解決方案，可以更早地診斷疾病，并可能防止視力喪失。

皇家墨爾本理工學(xué)院(RMIT)首席研究研究員Dinesh Kant Kumar博士說：“我們的AI驅(qū)動方法提供的結(jié)果與臨床掃描一樣準確，但依賴于可以通過普通驗光設(shè)備生成的視網(wǎng)膜圖像。” )在聲明中說。“以更快，更便宜的方式檢測這種無法治愈的疾病，可能會改變數(shù)百萬目前無法診斷并可能失明的人的生活。”

研究作者Parham Khojasteh博士，RMIT工程學(xué)院的生物醫(yī)學(xué)和醫(yī)學(xué)工程師等人將糖尿病性視網(wǎng)膜病描述為一種糖尿病并發(fā)癥，它會影響眼睛并成為成年人視力喪失的主要原因。注意。

由于該疾病的早期征兆并不多，因此早期診斷對于患者保留多少視力至關(guān)重要。視網(wǎng)膜上有滲出液或液體的存在是該病的早期征兆，并且熒光素血管造影和光學(xué)相干斷層掃描是目前診斷糖尿病性視網(wǎng)膜病最準確的臨床方法。

在這項研究中，研究人員比較了三種使用眼底圖像檢測滲出液的深度學(xué)習(xí)技術(shù)。結(jié)果表明，使用支持向量機算法和ResNet-50模型，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)共同產(chǎn)生了98.2的總體準確率，靈敏度為0.99，特異性為0.96。

“在澳大利亞，每個知道自己患有糖尿病的人中，都有一個人患有糖尿病，但沒有被診斷出。在發(fā)展中，該比例為診斷出的比例與未診斷出的比例為四倍。這導(dǎo)致數(shù)以百萬計的人因糖尿病相關(guān)疾病而發(fā)展出可預(yù)防和可治療的并發(fā)癥。”“隨著進一步的發(fā)展，我們的技術(shù)有可能減輕這種負擔。”

去年，基于AI的評分系統(tǒng)成功診斷出兩名糖尿病性視網(wǎng)膜病變患者。結(jié)果表明，在初級保健機構(gòu)中提高糖尿病視網(wǎng)膜病變篩查效率的潛力。