拯救视线：使用AI诊断糖尿病眼病

研究人员使用人工智能来支持最早的失明，糖尿病相关眼病的最大原因之一的瞬间诊断。

糖尿病视网膜病变是成人视力丧失的主要原因，其影响在全球范围内越来越大，有1.91亿人群受到2030年的影响。

没有早期症状，疾病可能已经通过人们开始失去视线的时间。早期诊断和治疗可以对患者保留多少愿景的巨大差异。

现在，由RMIT大学领导的澳大利亚-巴西研究团队开发了一种图像处理算法，可以自动检测出该疾病的一个关键迹象——视网膜上的液体，准确率为98%。

首席研究员、皇家墨尔本理工大学的迪内什·康德·库马尔教授说，这种方法既快捷又经济。

“我们知道，只有一半的糖尿病有常规的眼科检查和从未检查过三分之一的人，”Kumar说。

但诊断糖尿病视网膜病变的黄金标准方法是侵入性的或昂贵的，而且在世界的偏远地区或发展中国家往往无法获得。

“我们的AI驱动方法可提供与临床扫描一样准确的结果，但依赖于可以用普通验光设备产生的视网膜图像。

“让检测它更快、更便宜无法治愈的疾病这可能会改变数百万目前尚未确诊并面临失明风险的人的生活。”

荧光素血管造影和光学相干断层扫描是目前最准确的临床诊断方法糖尿病性视网膜病变。

替代和更便宜的方法是分析视网膜的图像，该图像可以采用称为眼底照相机的相对便宜的设备进行，但该过程是手动，耗时和更可靠的方法。

为了实现眼底图像分析的自动化，RMIT工程学院生物信号实验室的研究人员与巴西的合作者使用了深度学习和人工智能技术。

它们开发的算法可以准确地和可靠地发现从视网膜内部的受损血管或渗出物的流体的存在。

研究人员希望他们的方法最终可能用于广泛筛查风险群体。

库马尔说:“未确诊的糖尿病是这里和全球的一个重大健康问题。”

“对于澳大利亚的每个人都知道他们有糖尿病的人，另一个人与糖尿病一起生活，但没有被诊断出来。在发展中国家，该比例被诊断为4个未确诊。

“这导致数百万人从糖尿病相关疾病中培养可预防和治疗的并发症。

“随着进一步发展，我们的技术有可能减少这种负担。”

这研究人员与潜在合作促进技术的潜在合作，与眼底相机的制造商进行了讨论。

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