《眼睛》杂志：人工智能有望筛查眼疾乃至中风

《眼睛》杂志：人工智能有望筛查眼疾乃至中风

一种人工智能新技术能够发现人类视网膜的细微变化，有望极大帮助千百万人避免视力下降乃至失明。

澳大利亚莫纳什大学花费3年时间研发的这一视网膜深度学习模型，可以帮助全科医生及其他医护人员发现和预测视网膜静脉阻塞的风险。视网膜静脉阻塞的病因是视网膜静脉被血块堵住了。

此外，这项新技术还具有预测心脏病和中风风险的潜力，这是因为视网膜通过中枢神经系统与人体其他部位紧密相连。

此次研究由莫纳什大学电子化研究中心的医疗人工智能团队负责，研究成果发表在英国《眼睛》杂志上。

团队负责人戈宗元介绍说，视网膜静脉阻塞是全球第二常见的视网膜血管疾病，影响约1600万人。如果诊断太晚或者不予治疗，视网膜静脉阻塞可能导致视力下降，情况严重时甚至导致失明。

如果眼部静脉过窄，就可能出现视网膜静脉阻塞的情况。糖尿病、高血压和高胆固醇人群容易得这种病。

研究团队训练人工智能模型辨别四川大学华西医院采集的超过10500张眼底图像，其中部分图像采集自视网膜静脉阻塞患者。

戈宗元表示，人工智能领域过去关注一些比较传统的眼部疾病，比如糖尿病视网膜病变、青光眼和白内障。

他说：“很少有研究项目把眼底图像与神经性系统性疾病风险联系起来。我们认为，我们的研究有助于更深刻认识人工智能可以在疾病诊断和管理方面有何种作为。”

科研团队利用数十万条数据训练人工智能模型，努力提高预测准确度。

戈宗元说：“人工智能进行大规模计算和把各种未知、看似无关的因素归纳到一起的能力，都远远超出人类的想象和能力。”

这一算法工具有望成为一种强大的工具，可帮助医生预测视网膜静脉阻塞以及中风等心脑血管疾病的风险——哪怕诊断这些疾病不是其专长。

医生需要的将只是一台“智能”眼底摄像头（这在发展中国家甚至已经普及）和一个集成了相关人工智能算法的云计算平台。

戈宗元说：“我们还希望这种算法能够让患者通过更便宜、更便捷的方式检查血管健康——可能只花费20到40美元就够了，而不是像现在的发达国家那样，做一次核磁共振一般要花3000美元。”

这项研究有望在中国、澳大利亚、英国和美国开展临床试验。

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