一组国际研究人员已成功将人工智能技术应用于现实世界的视网膜图像，以更准确、更大规模地检测可能的疾病。
视网膜检查可以检测多种影响眼睛的疾病。眼底摄影是通过瞳孔对眼睛内部进行拍照的过程，是筛查和监测此类视网膜疾病的一种方式。
将人工智能 (AI) 技术引入眼底摄影改进了平台，使其能够大规模检测和监测视网膜疾病。
综合人工智能视网膜专家(CARE)系统由来自中山大学、北京鹰视科技(Airdoc)、莫纳什大学、迈阿密大学米勒医学院、北京同仁眼科中心和首都医科大学的国际研究人员开发.
蒙纳士大学电气与计算机系统工程系和蒙纳士数据期货研究所的葛宗元副教授表示，研究人员使用来自真实世界案例研究的数据训练了一个临床适用的眼底疾病深度学习系统，然后进行了外部测试该模型使用从中国临床环境中收集的眼底照片。
“CARE 系统经过培训，可以使用来自亚洲、非洲、北美和欧洲的 16 个临床环境的 207,228 张彩色眼底照片识别 14 种最常见的视网膜异常，这些照片具有不同的疾病分布，”葛副教授说。
“CARE 使用 21,867 张照片进行了内部验证，并使用从中国 35 个真实环境中前瞻性收集的 18,136 张照片进行了外部测试，其中包括 8 家三级医院、6 家社区医院和 21 家体检中心。”
研究人员预计，CARE 将在中国乃至亚太地区的医疗环境中得到采用。
进一步将 CARE 的性能与 16 位眼科医生的性能进行比较，并使用非华裔和以前未使用的相机类型的数据集进行测试。
“我们还发现，CARE 系统的性能与专业眼科医生的性能相似，并且在使用非中国数据集进行测试时，该系统保持了强大的识别性能。这些发现表明，与专业眼科医生的结果相比，该系统是准确的并且可以允许在更大范围内进行更多测试，”葛副教授补充道。
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