可檢查視網(wǎng)膜疾病和評估嚴(yán)重程度的人工智能醫(yī)療方案面世

視網(wǎng)膜疾病是一種眼部疾病。 視網(wǎng)膜疾病常見的有以下 5 種：

1、血管和血管系統(tǒng)病變。如視網(wǎng)膜血管阻塞，動脈硬化性、高血壓性、血液病性以及糖尿病性眼底病變等。

2、視網(wǎng)膜炎癥。與脈絡(luò)膜炎和視神經(jīng)炎相互影響密切相關(guān)。

3、視網(wǎng)膜脫離。指視網(wǎng)膜神經(jīng)層與色素上皮層的分離。

4、視網(wǎng)膜變性及營養(yǎng)不良。具有遺傳因素。

5、視網(wǎng)膜腫瘤。其中以視網(wǎng)膜母細(xì)胞瘤為多見。

近日，中美研究人員開發(fā)了一個使用大數(shù)據(jù)和人工智能的平臺，不僅可以識別兩種最常見的視網(wǎng)膜疾病，還可以評估它們的嚴(yán)重程度。它還可以根據(jù)胸部 X 射線圖像，區(qū)分兒童的細(xì)菌性肺炎和病毒性肺炎。相關(guān)論文刊登于《細(xì)胞》雜志。

廣州市婦女兒童醫(yī)療中心和美國加州大學(xué)圣迭戈分校等機(jī)構(gòu)的研究人員使用基于人工智能技術(shù)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)了超過 20 萬張眼部光學(xué)相干斷層掃描圖。然后采用“遷移學(xué)習(xí)”技術(shù)，讓計算機(jī)學(xué)會將已獲得的知識用于解決其他相關(guān)問題。研究人員還使用了遮擋測試，對圖像的數(shù)百塊區(qū)域進(jìn)行遮擋，評測準(zhǔn)確度是否受到影響，從而識別出每幅圖像中令計算機(jī)做出相關(guān)診斷最重要的病灶區(qū)域。

研究人員分析了人工智能平臺對黃斑變性和糖尿病性視網(wǎng)膜病的診斷。結(jié)果顯示，新技術(shù)可以在 30 秒內(nèi)判斷檢查者是否需要治療，準(zhǔn)確度超過 95%。研究人員還將該工具應(yīng)用于兒童肺炎診斷。通過檢查胸部 X 光片，計算機(jī)能確定病毒和細(xì)菌性肺炎之間的差異，準(zhǔn)確率超過 90%。

除了進(jìn)行醫(yī)學(xué)診斷外，這個人工智能平臺還可以提供轉(zhuǎn)診和治療建議，這超越了以往研究。此外，這項技術(shù)還有很多其他潛在的應(yīng)用，例如，在 CT 掃描和核磁共振成像中區(qū)分癌和非癌病變。