美国一研究团队在最近一期《JAMA 眼科学》杂志上发表论文称,他们开发出一种人工智能(AI)算法,能够自动诊断早产儿视网膜病,诊断准确率要超过大多数专业医生。
早产儿视网膜病是一种严重的致盲性眼病,由视网膜血管异常增生引起,在早产儿中很常见。这种疾病主要靠医生查看婴儿的眼睛来诊断,带有主观性。在美国,因缺少经验丰富的临床医生,针对这种疾病常会出现误诊。
为改善这种状况,美国俄勒冈健康与科学大学、马萨诸塞综合医院、伊利诺伊大学芝加哥分校、哥伦比亚大学医学中心等机构研究人员组成的团队,开发出了一种新的 AI 算法。该算法使用深度学习技术,通过 5000 多张婴儿眼睛的图片进行训练,来学习如何区分健康血管和患病血管。测试数据显示,经过培训,该算法诊断早产儿视网膜病的准确率高达 91%,而一个由 8 名早产儿视网膜病专家组成的团队对相同图像进行诊断的准确率为 82%。也就是说,在诊断早产儿视网膜病方面,该 AI 算法比大多数专业医生的表现都要好。
该研究中的测试群体主要是白人婴儿。目前研究团队正与印度方面合作,测试该算法是否可以对印度早产儿视网膜病进行准确诊断。此外,研究团队还在探索该算法是否可以检测视网膜中血管以外的其他部位的异常。研究人员表示,他们希望该 AI 算法能尽快用于临床实践。
AI 应用目前正成为医疗领域的研究热门。上个月,美国食品和药物管理局(FDA)批准了一种检测糖尿病相关眼病的 AI 设备,成为美国医疗领域应用 AI 技术的标志性事件。
文章来源:生物360
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