新华社广州7月31日电（徐弘毅、王美懿）中山大学中山眼科中心31日宣布，该中心研究团队近日牵头开发了一种眼底疾病打胎智能诊断模型，真实天下研究效果表现，该模型可准确辨认14种常见眼底异常，准确率与眼底专科大夫相当。相关研究功效已在国际医学期刊《柳叶刀-数字医疗》在线发表。该打胎智能模型名为“眼底疾病综合智能诊断专家”，简称CARE，是一款用于筛查眼底疾病的深度学习体系。研究团队先从全国16家分歧级别医疗机构回首性网络20多万张后极部眼底彩照，按临床诊断规范进行眼底病变的标注，基于多疾病标签收集训练出CARE，使其可辨认正常眼底图像和14种常见眼底病变，包含糖尿病和高血压2种体系性疾病的眼部显示，以及青光眼视精神病变等12种眼底异常。CARE的真实天下验证在全国28个省份的35家医疗机构的真实临床场景中进行，包含8家三级医院、6家社区医院和21家康健管理中心。患者进行眼底图像拍摄后，CARE即时天生眼底病变筛查的效果申报，患者的筛查效果由具有执业资格的眼科医师最终确认。研究团队将CARE的眼底病变辨认能力显示分别与9组来自分歧区域、4组具有分歧年资的眼科大夫进行比拟。效果表明，分歧区域、分歧年资的眼科大夫在眼底病变判断的显示上具有较大差别；而CARE体系不仅对疾病的辨认能力媲美眼底病专家，并且显示非常不乱。项目负责人、中山大学中山眼科中心副主任林浩添透露，CARE对较量资源消耗较少，在普通家用电脑就能够离线运行，削减对毗邻服务器收集的依赖，适用于医疗资源稀缺和收集前提差的区域进行眼底疾病筛查。（完）
本文地址：http://www.wbwb.net/bianchengyuyan/227128.html 转载请注明出处！