切换到宽版
  • 556阅读
  • 0回复

[智能应用]通过照片识别14种眼底疾病,这个“智能专家”表现稳定 [复制链接]

上一主题 下一主题
在线huozm32831

UID: 329002

精华: 1097
职务: 超级斑竹
级别: 玉清道君
 

发帖
106230
金币
6018
道行
19523
原创
29307
奖券
17275
斑龄
190
道券
10126
获奖
0
座驾
 设备
EOS—7D
 摄影级
专家级认证
在线时间: 20056(小时)
注册时间: 2007-11-29
最后登录: 2024-11-28
只看楼主 倒序阅读 使用道具 楼主  发表于: 2021-08-02
— 本帖被 兵马大元帅 执行锁定操作(2024-02-21) —
           做一项检查就能筛查多种疾病?近日,中山大学中山眼科中心副主任林浩添教授团队发布重磅研究成果。该团队训练出可以识别14种常见眼底异常的眼底疾病综合性智能诊断专家——CARE,并在全国35家不同地区不同级别的医疗机构进行临床验证。研究表明,在临床真实世界环境中,CARE可以准确识别14种常见眼底异常,准确率媲美眼科医生。

据悉,研究成果于2021年7月27日在国际顶级期刊《柳叶刀—数字健康》在线发表。该团队牵头联合国内外18家医疗、企业和科研机构完成的人工智能真实世界研究,是目前全球规模最大、设计最全面的眼底多病种识别人工智能临床真实世界研究。

人工智能医疗器械发展迅猛

临床应用却“水土不服”

据广东省医疗器械质量监督检验所所长黄鸿新介绍,我国医疗器械发展非常迅猛,产值以每年20%的速度增长,截止到2021年7月,全国已有16个人工智能应用的独立软件产品通过国家药监局批准上市。他表示,“人工智能软件产品,在辅助检测、筛查、诊断等方面,可以给医生和患者带来很大福音。”

然而,人工智能器械的临床应用,却面临着很大的挑战。“从眼科的一些人工智能研究成果来看,很多在实验室里证明是可以的,在真实世界里应用,却不一定能够完全达到目标。”中山大学中山眼科中心副主任林浩添教授解释,这是由于真实世界环境复杂,高性能的深度学习系统在临床真实环境中,表现出模型鲁棒性不理想和现场拍摄图片难以识别等,严重阻碍医学人工智能的临床转化应用。

通过照片识别14种眼底疾病

准确率媲美眼科专家

据介绍,2016年开始,林浩添教授带领团队进行眼科人工智能研发。为了突破疾病智能诊断临床应用可能面临的瓶颈,研究团队牵头联合国内外18家医疗、企业和科研机构,开展了一项全国性研究,使用来源于51家医疗机构,涵盖不同疾病特征的超过26万张眼底彩照,训练出可以识别14种常见眼底异常的眼底疾病综合性智能诊断专家— CARE,在全国28个省市的35家不同级别的医疗机构进行临床真实环境验证,并进行了单病种与多病种对弈、智能诊断与全国不同级别眼科专家PK、中外不同种族人群诊断能力测试。

研究结果表明,眼底疾病综合智能诊断专家CARE,可以准确识别14种常见眼底异常,准确率媲美眼科专家,且表现非常稳定,适用于不同医疗场景、不同种族、不同眼底照相仪器的临床真实世界环境。

辅助诊断减少漏诊

社区、农村、偏远地区更为适用

多病种的智能诊断专家,究竟会给患者可以带来什么样的帮助?林浩添教授指出,“多病种的诊断技术,与已经投入使用的单病种诊断相比,最大的不同在于,病人做一种检查,就可以查出身体多种疾病信息,进一步辅助医生诊断,不仅不会漏诊,而且更高效、更便捷。”



林浩添教授教授发布研究成果。通讯员供图

据介绍,眼科多病种智能诊断,对社区、农村、偏远地区的患者而言,更为适用。内蒙古巴彦淖尔市残联眼科医院院长张宏,作为参与项目研究的基层眼科医院代表,接受了记者的采访。他表示,内蒙古因为独特的区域特点和饮食结构,糖尿病视网膜病变、高血压慢病特别多,医疗水平整体相对落后,所以我们会更需要智能诊断。“智能诊断,让我们当地患者不用出远门,就能接受到媲美顶尖专家的诊断,可以大大减少漏诊率和医疗花费,对患者和医生帮助非常大。”
山庄提示: 道行不够,道券不够?---☆点此充值☆