人工智能可高效识别糖尿病视网膜病变 准确率达98%

据澳大利亚媒体报道，由澳大利亚研究人员领导的国际研究团队开发了一项新技术，利用人工智能分析普通验光设备生成的视网膜图像，可以高效识别糖尿病视网膜病变，准确率高达98%。

糖尿病视网膜病变是糖尿病的并发症之一，也是一种常见的致盲性眼病。原因是糖尿病引起的高葡萄糖毒性引起眼睛的神经系统和毛细血管的变化。早期诊断这种疾病以保护患者的视力是非常重要的。

来自澳大利亚和巴西的一组研究人员开发了一种基于人工智能技术的图像处理算法。通过对眼底相机拍摄的视网膜图像进行分析，可以即时自动识别出糖尿病视网膜病变的关键特征，即视网膜毛细血管破裂导致液体漏出眼球，准确率达到98%。

参与研究的澳大利亚皇家墨尔本理工大学教授康德库马尔(Kant Kumar)表示，糖尿病视网膜病变常用的检查方法价格昂贵且有创，如专业的“眼睛光学相干断层扫描”。相对而言，新开发的检测方法快速、经济，更适合在医疗条件缺乏的欠发达地区推广。

据报道，研究人员下一步将与眼底相机制造商进行讨论和合作，进一步完善这项技术。相关研究成果发表在最新一期英国季刊《生物学与医学中的计算机应用》上。

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