人工智能利用彩色眼底照片預(yù)測(cè)視力喪失和中風(fēng)風(fēng)險(xiǎn)

視網(wǎng)膜靜脈阻塞（RVO）是世界上第二大常見(jiàn)的視網(wǎng)膜血管疾病，由血栓阻塞視網(wǎng)膜靜脈系統(tǒng)引發(fā)。如果診斷太遲或未能及時(shí)治療，會(huì)導(dǎo)致患者視力嚴(yán)重下降、視物變形，甚至失明。

近日，發(fā)表在Nature子刊《Eye》上的一篇論文中，來(lái)自澳大利亞莫納什大學(xué)的研究團(tuán)隊(duì)在一項(xiàng)為期三年的研究中開(kāi)發(fā)出一種可以檢測(cè)視網(wǎng)膜細(xì)微變化的人工智能技術(shù)。該技術(shù)能幫助全科醫(yī)生和醫(yī)療保健專(zhuān)業(yè)人員檢測(cè)和預(yù)測(cè)視網(wǎng)膜靜脈阻塞的風(fēng)險(xiǎn)。由于視網(wǎng)膜通過(guò)中樞神經(jīng)系統(tǒng)與身體其他部位緊密相連。因此，該技術(shù)也可以用于預(yù)測(cè)心臟病發(fā)作和中風(fēng)風(fēng)險(xiǎn)。

在這項(xiàng)研究中，該團(tuán)隊(duì)訓(xùn)練了一個(gè)人工智能模型來(lái)區(qū)分從四川大學(xué)華西醫(yī)院收集的超過(guò)10500張眼底圖像。圖像中的一些患者患有視網(wǎng)膜靜脈阻塞；另一些正?；颊咦鳛閷?duì)照。

研究人員使用接受者工作特征曲線下的面積、準(zhǔn)確度、精密度、特異性、敏感性和混淆矩陣在兩個(gè)獨(dú)立的測(cè)試數(shù)據(jù)集中評(píng)估了該人工智能模型的性能。結(jié)果顯示，準(zhǔn)確率超過(guò)95%。

該團(tuán)隊(duì)表示，人工智能進(jìn)行大規(guī)模計(jì)算，并捕捉未知和看似無(wú)關(guān)因素進(jìn)行分類(lèi)的能力遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出人類(lèi)的思維和能力。該算法有望成為一個(gè)強(qiáng)大的工具，以幫助臨床醫(yī)生預(yù)測(cè)視網(wǎng)膜靜脈阻塞和其他心腦血管疾病的風(fēng)險(xiǎn)。他們所需要的只是一臺(tái)智能眼底照相機(jī)，以及一個(gè)人工智能算法集成的云計(jì)算平臺(tái)。

未來(lái)，該研究有望在中國(guó)、澳大利亞、英國(guó)和美國(guó)進(jìn)行臨床試驗(yàn)。

論文鏈接：https://www.nature.com/articles/s41433-022-02239-4

注：此研究結(jié)果摘自Nature子刊《Eye》，文章內(nèi)容不代表本網(wǎng)站觀點(diǎn)和立場(chǎng)，僅供參考。

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