人工智能能高效识别糖尿病视网膜病变 准确率达98%

据澳大利亚媒体报道，由澳大利亚研究人员牵头的国际研究团队开发了一项新技术，利用人工智能分析普通验光设备产生的视网膜图像，可以高效识别糖尿病视网膜病变，准确率达98%。

糖尿病视网膜病变是糖尿病的并发症之一，也是常见的致盲性眼病。本病的病因在于糖尿病引起的高糖毒性引起的眼部神经系统和毛细血管的改变。早期诊断对保护患者的视力非常重要。

澳大利亚和巴西的研究人员开发了一种基于人工智能技术的图像处理算法。通过对眼底相机拍摄的视网膜图像进行分析，可以即时自动识别糖尿病视网膜病变的关键特征，即视网膜毛细血管破裂导致眼球内液体漏出，准确率达98%。

参与这项研究的澳大利亚皇家墨尔本理工大学教授康德库马尔(Kant Kumar)表示，检测糖尿病视网膜病变的常用方法既昂贵又具有侵入性，例如专业的眼睛光学相干断层扫描。相对而言，新开发的检测方法快速、经济，更适合在医疗条件不足的欠发达地区推广。

据报道，研究人员将在下一步与眼底相机制造商讨论合作，以进一步改进这项技术。相关研究成果发表在最新一期《英国季刊《生物学与医学中的计算机应用》上。

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