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批量製造眼科醫生,人工智慧診斷糖尿病性視網膜病變

眼睛是心靈的窗戶,通過眼睛我們可以直觀的了解世界,可是你是否想過,有一天你或者你身邊的親戚朋友會突然失明?因眼病或外界因素致盲人數每年都在不斷地增長,其中,致盲率最高的眼病有白內障、青光眼、糖尿病視網膜病變、老年性黃斑變性、角膜疾病、高度近視等,每個人都有潛在失明的危險,因此我們應該平時關注我們眼睛的護理。

糖尿病患者是當今世界上最大的疾病人群之一,全球已經超過4.15億人得了該病,糖尿病性視網膜病變是最常見的糖尿病併發症,患病初期並無明顯異常癥狀,但最終會導致視力喪失最終失明,目前全世界有超過6000千萬人患有這一疾病,已經成為四大致盲眼病之一。

臨床上根據是否出現視網膜新生血管為標誌,將沒有視網膜新生血管形成的糖尿病性視網膜病變稱為非增殖性糖尿病性視網膜病變(或稱單純型或背景型),而將有視網膜新生血管形成的糖尿病性視網膜病變稱為增殖性糖尿病性視網膜病變,據WESDR的研究報告,患糖尿病5年以上DR發病率約為17%;患糖尿病10年以上DR發病率為26%;患糖尿病20年以上DR發病率為63%。

糖尿病性視網膜病變早期並沒有明顯癥狀,甚至出現輕微癥狀的時候,往往會因為患者缺乏意識而認為是眼部勞累所致,最終等到視力嚴重下降,已經很難治療,最終導致失眠。

從醫院角度來看,還有20%的縣級醫院沒有眼科(數據來源於,2016年中華醫學會第二十一次全國眼科學術大會),並且眼科醫師尤其是眼底專業醫師較少,且多分佈在城市大醫院,約有1.14億糖尿病患者,的眼科醫生約為3.6萬餘名,患醫比達到驚人的3166:1,使得這些醫院和醫生負擔很重。

這是人工智慧最好的時代,通過深度學習方法可以解決很多領域的困難,醫療便是最主要的應用領域之一。

眾多周知,人工智慧是對人的意識、思維的信息過程的模擬。人工智慧不是人的智能,但能像人那樣思考、也可能超過人的智能,基於深度神經網路,機器將被攝取圖像轉換成圖像信號,傳送給專用的深度神經網路,得到被攝目標的形態信息,根據像素分佈和亮度、顏色等信息,轉變成數字化信號,經過大量同類型圖形的學習,從而訓練出圖像識別模型。

國內人工智慧領軍企業Airdoc,一直關注人工智慧和醫療領域,我們發現通過人工智慧可以讓醫療更加高效,我們希望能夠通過人工智慧讓更多的醫生和患者得到幫助。

Airdoc藉助機器學習和計算機視覺領域的最新進展,在國際領先眼科醫生的幫助下訓練了15萬張圖片,建立深度學習演算法,使機器能夠解度視網膜眼底照片,進行病理區域檢測,自動對照片進行診斷,精準地分型分期。經過和人類醫生的多倫PK,在靈敏性和特異性等主要指標上,獲得了和人類醫生相當的結果。

目前眼科醫生的缺失,導致大部分糖尿病性視網膜病變患者並不能夠在早期診斷,眼科醫生診斷對經驗要求高,短時間內並不能大批量培養出眼科專家,隨著科技發展,尤其是人工智慧領域的技術突破,完全可以使用計算機輔助篩查和診斷,提升醫生的工作效率。機器自動讀片,對糖尿病眼底影像進行分型分類,輔助醫生診斷,彌補眼底醫師的數量缺口。同時,減少醫生看片的重複勞動,降低因疲勞和經驗不足帶來的誤診和漏診,提升醫生的工作效率,讓醫生有更多時間專註於疑難雜症。

目前有百萬的基層醫療機構,因為軟體和硬體因素而失去患者的信任,使用人工智慧自動讀片,降低對醫生的專業要求,讓基層醫療機構的醫師經過簡單培訓,即可進行DR篩查和診斷。降低糖尿病眼底篩查門檻和成本,讓基層醫生起到健康防護神經末梢的使命,使得對糖尿病性視網膜病變的整體預防得到提升。



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