人工智能模型预测老年性视网膜黄斑性病变的风险

(每日健康)——新的人工智能算法可以预测年龄相关性黄斑变性(AMD)的风险,根据一项研究发表在4月的问题平移视觉科学和技术。

Alauddin下榻的饭店,博士,从iHealthScreen inc .)在纽约,和他的同事使用116875彩色眼底照片4139名参与者的年龄相关性眼病研究开发一种机器学习方法,可以预测可能发展为晚期的AMD在一年或两年。这个模型,其中包括社会人口和临床数据从营养AMD,验证使用数据处理2 (NAT-2)研究。

识别的研究人员发现,早没有与中间/晚(例如,推荐级别)AMD,模型已经达到了99.2%的准确率。总的来说,两年的发病率AMD(任何),后期的预测模型准确率达到86.36%,66.88%,后期干AMD为67.15%,湿性AMD。使用数据从NAT-2研究中,晚两年AMD预测精度为84%。

“验证颜色眼底摄影模式AMD筛选和风险预测后期AMD现在准备临床试验和潜在telemedical部署,”作者写道。

版权©2020每日健康。保留所有权利。