 |
印度班加羅爾2019年10月10日 /美通社/ -- 即使在美國和歐盟，也有近50%的糖尿病患者沒有進(jìn)行一年一度的眼科檢查。在許多國家，只有不到10%的患者通過初級(jí)保健醫(yī)生轉(zhuǎn)到眼科醫(yī)生那里完成了視網(wǎng)膜擴(kuò)張檢查。
技術(shù)可以在增強(qiáng)初級(jí)保健醫(yī)生的能力方面發(fā)揮作用?；诔跫?jí)保健的糖尿病性視網(wǎng)膜病（簡稱DR）篩查可以做到早期發(fā)現(xiàn)，避免全球近4.25億糖尿病患者因DR導(dǎo)致的失明。
在《JAMA Ophthalmology》雜志上報(bào)道的一項(xiàng)研究中，印度孟買Aditya Jyot Foundation for Twinkling Little Eyes的一個(gè)團(tuán)隊(duì)使用Remidio Innovative Solutions的基于智能手機(jī)的視網(wǎng)膜相機(jī)，在孟買的市民藥房中篩查了糖尿病患者，并驗(yàn)證了這款集成Medios AI對DR的診斷準(zhǔn)確性。Medios AI可在不到10秒的時(shí)間內(nèi)提供視網(wǎng)膜診斷報(bào)告，并可在智能手機(jī)上直接進(jìn)行推斷。
Remidio的智能手機(jī)相機(jī)上捕獲的圖像由Medios AI進(jìn)行自動(dòng)分析。同時(shí)由玻璃體視網(wǎng)膜專家對它們進(jìn)行分級(jí)。Medios AI由基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的兩種不同算法組成，一種算法評估圖像質(zhì)量，另一種算法將健康圖像與具有參考DR (RDR)的圖像分開。
Medios AI算法對RDR的臨床敏感性和特異性分別為100%和88.4%，對任何DR的臨床敏感性和特異性分別為85.2%和92.0%，超過了美國食品及藥物管理局(FDA)的RDR敏感性85%和特異性82.5%的優(yōu)勢終點(diǎn)。
約翰-霍普金斯大學(xué)彭博公共衛(wèi)生學(xué)院(Johns Hopkins Bloomberg School of Public Health)眼科學(xué)副教授、醫(yī)學(xué)博士T.Y. Alvin Liu在應(yīng)邀評論中稱該研究為“顛覆性的”。
該研究的主要作者Natarajan博士認(rèn)為：“這項(xiàng)研究為在沒有互聯(lián)網(wǎng)基礎(chǔ)設(shè)施的地區(qū)實(shí)施大規(guī)模的DR篩查模式鋪平了道路。這比谷歌和其他人工智能公司的做法領(lǐng)先一步，因?yàn)樗麄冃枰麄兊娜斯ぶ悄苣Ｐ瓦\(yùn)行在外部服務(wù)器上，這就需要互聯(lián)網(wǎng)接入?！?/p>
該設(shè)備和自動(dòng)人工智能已通過CE認(rèn)證，可在歐盟使用。先前驗(yàn)證相同器械的臨床研究發(fā)表在《Nature Eye》和《Ophthalmology Retina》上。
