據澳大利亞媒體報道，由澳大利亞研究人員牽頭的國際研究團隊開發(fā)了一項新技術，利用人工智能分析普通驗光設備產生的視網膜圖像，可以高效識別糖尿病視網膜病變，準確率達98%。
糖尿病視網膜病變是糖尿病的并發(fā)癥之一，也是常見的致盲性眼病。本病的病因在于糖尿病引起的高糖毒性引起的眼部神經系統(tǒng)和毛細血管的改變。早期診斷對保護患者的視力非常重要。
澳大利亞和巴西的研究人員開發(fā)了一種基于人工智能技術的圖像處理算法。通過對眼底相機拍攝的視網膜圖像進行分析，可以即時自動識別糖尿病視網膜病變的關鍵特征，即視網膜毛細血管破裂導致眼球內液體漏出，準確率達98%。
參與這項研究的澳大利亞皇家墨爾本理工大學教授康德庫馬爾(Kant Kumar)表示，檢測糖尿病視網膜病變的常用方法既昂貴又具有侵入性，例如專業(yè)的眼睛光學相干斷層掃描。相對而言，新開發(fā)的檢測方法快速、經濟，更適合在醫(yī)療條件不足的欠發(fā)達地區(qū)推廣。
據報道，研究人員將在下一步與眼底相機制造商討論合作，以進一步改進這項技術。相關研究成果發(fā)表在最新一期《英國季刊《生物學與醫(yī)學中的計算機應用》上。
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