AI新算法可诊断早产儿视网膜病变瑞士研发成本低廉的小型鼻传感器智能纸尿裤采用温度传感器技术美韩合作开发智能水凝胶机器人四川高空气象观测系统搭载传感器监测天气数据
第07版:科技创新·项目
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AI新算法可诊断早产儿视网膜病变
瑞士研发成本低廉的小型鼻传感器
智能纸尿裤采用温度传感器技术
美韩合作开发智能水凝胶机器人
四川高空气象观测系统搭载传感器监测天气数据
     
 
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2018 年 05 月 31 日 星期 放大 缩小 默认  

AI新算法可诊断早产儿视网膜病变

记者 罗文笙

  近日,一篇发表在《美国医学会眼科杂志》(JAMA Ophthalmology)的论文表示:AI研究者们新开发的一种算法能够自动检测导致儿童失明症的潜在的病变原因,准确率远高于人类医生,研究者认为该项研究能够帮助更多的早产儿预防视网膜病变。

  难以诊断的早产儿视网膜病变

  早产儿视网膜病变(ROP)主要是由视网膜周血管异常引起的,视网膜是眼球后部的光敏感元件。这种情况在早产儿身上比较常见,也是全球患儿患病的主要原因。

  美国每年有将近390万婴儿出生,大约14000名婴儿会受到ROP影响,其中90%仅为轻微患病,约1100~1500人发展为严重的ROP需要接受治疗,而严重到失明程度的患儿约有600名。

  通常来说,诊断该疾病是通过检查婴儿的眼睛。医生一般会使用放大装置照亮婴儿眼球,可是这种方式也可能导致诊断结果比较主观。

  人工智能帮助医生诊断病情

  人工智能可以让机器像人类一样思考,现在也不断被应用于医疗领域。不久前,美国食品和药物监管局(FDA)同意使用AI设备检测糖尿病造成的眼疾。其他人也尝试开发电脑系统来诊断早产儿视网膜病变,但是还不能达到人类医生的诊断水平。

  马萨诸塞州总医院研究人员将现有的两种人工智能模型相结合来创建算法,通过深度学习技术模拟人类视觉感知世界的方式,包括识别物体的能力。而俄勒冈健康科学大学研究人员开发了广泛的参考标准(数据来源于婴儿在眼科医生就诊时所拍摄的5511张照片)来训练算法,随后研究人员就让算法来区分健康血管和患病血管。

  之后他们对比了在样本相同的情况下,算法识别的准确率和人类专家的准确率,该算法可以通过识别婴儿眼球照片的情况来诊断出是否患有该种疾病的可能,准确率达91%。而同期测试中,由8位医生组成的对照组对同样的眼球照片进行诊断,准确率只有82%。证实其准确率高于一般的人类医生。

  算法解密了有经验的眼科医生识别早产儿视网膜病变的知识体系,并且形成了数学模型,因此即便是没有这种经验的临床医生也可以借助该模型及时准确地对婴儿进行诊断。

  帮助早产儿得到及时、准确的诊断

  牵头该研究的联合首席研究员Michael Chiang博士认为,如今缺乏经过训练并愿意诊断ROP的眼科医生。这就造成了在医患供需上的巨大差距,令许多早产儿未得到及时的诊断。

  研究队伍目前在与一家印度公司合作,研究该算法在诊断印度婴儿的早产儿视网膜病变问题上是否能取得和美国的患儿样本一样的结果。同时研究人员目前也在探索该算法是否还能够诊断出视网膜上除了血管之外的其他部位的健康情况。总之,他们最终希望让医生能在临床诊断时运用到这项技术。

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