人工智能在检测儿童失明主要原因方面取得突破

该团队开发了一种深度学习AI模型，可以识别哪些高危婴儿患有ROP，如果不及时治疗可能会导致失明，他们希望他们的技术可以改善许多新生儿服务有限且训练有素的眼科医生很少的地区进行筛查的机会。

该研究由英国，巴西，埃及和美国的国际科学家和临床医生团队组成，由Moorfields眼科医院NHS基金会信托基金和国家健康与护理研究所(NIHR)生物医学研究中心支持，发表在《柳叶刀数字健康》上。

主要作者Konstantinos Balaskas博士(Moorfields眼科医院Moorfields眼科阅读中心和临床AI实验室主任，伦敦大学学院眼科研究所副教授)说：“随着全球早产儿存活率的提高，早产儿视网膜病变变得越来越普遍，它现在是中等收入国家和美国儿童失明的主要原因。

“撒哈拉以南非洲多达30%的新生儿患有一定程度的ROP，虽然现在治疗很容易获得，但如果不及时发现和治疗，可能会导致失明。这通常是由于缺乏眼科护理专家 - 但是，鉴于它是可检测和可治疗的，任何孩子都不应该因ROP而失明。

“随着这种情况变得越来越普遍，许多地区没有足够的训练有素的眼科医生来筛查所有高危儿童;我们希望我们的ROP自动化诊断技术将改善服务不足地区的护理机会，并预防全球数千名新生儿失明。

ROP是一种主要影响早产儿的疾病，其中异常血管在视网膜中生长，视网膜是眼睛后部的神经细胞薄层，将光转换为大脑可以识别的信号。这些血管可能会渗漏或出血，损害视网膜，并可能导致视网膜脱离。虽然较轻形式的 ROP 不需要治疗，只需要监测，但更急性的病例需要及时治疗。据估计，全球有50万名儿童因此失明。

ROP 的症状无法用肉眼看到，这意味着识别病情的唯一方法是通过眼科检查监测有风险的婴儿。如果没有全面的产前和产后护理的适当基础设施，就可能错过筛查和治疗的狭窄窗口，导致可预防的失明。

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