Nul
Dr Aly Khanbhai ved hjælp af den nye scanning teknologi på en patient.
(Billede: CSIRO)
Australiens Commonwealth Scientific og Industrial Research Organisation (CSIRO) har bebudet, at det har med succes afprøvet sine kunstig intelligens-drevet eye-screening-teknologi, Dr Grader, for tidlig diagnosticering af diabetisk retinopati.
Dr Grader, som er udviklet i Perth, gør det muligt for alment praktiserende læger til at teste patienter for tegn og identificere, alvorligheden af den betingelse, der påvirker én ud af tre af diabetespatienter i Australien, og det kan føre til blindhed.
Ifølge regeringen-støttet organisation, 1,7 millioner Australierne er at leve med diabetes, og kun specialister er i stand til screening for diabetisk retinopati.
“Patienter med risiko for denne tilstand, vil som regel blive henvist til en specialist for screening, er at vente seks uger eller mere. Nu er det potentielt kan gøres i en enkelt 30-minutters besøg til en praktiserende læge,” professor Yogi Kanagasingam, den teknologi, der er skaberen og forsøg co-lead, sagde i en erklæring.
I løbet af de forsøg, der gennemføres på GP Superclinic på Midland Railway Workshops i Perth, GPs screenet 187 diabetiske patienter, der tager billeder i høj opløsning i deres øjne, som derefter blev analyseret af teknologi for tegn på sygdom.
Billederne blev også undersøgt af en øjenlæge med henblik på sammenligning, og den teknologi, der blev anset for at være så effektiv som et menneske-specialist i at opdage tegn og sortering af alvoren i patienter, ifølge CSIRO.
“Tidlig opsporing og intervention for diabetisk retinopati er nøglen, og dette nye værktøj er det første skridt til at hjælpe GPs prioritere patienter til behandling,” Kanagasingam sagde.
“Det kunne bidrage til at undgå unødvendige henvisninger til offentlige sygehuse, kan potentielt reducere ventetiden for patienter, og gøre det muligt øjenlæger til at fokusere på patienter, der har behov for behandling og kirurgi.
Kanagasingam tilføjede, at det kunne også hjælpe med at reducere de finansielle konsekvenser af diabetes på den Australske økonomi, der anslås at være op til AU$14 mia år.
Forsøget blev finansieret gennem en NHMRC tilskud og base-finansiering fra WA Sundhed og CSIRO i den Australske Telehealth Forskning og Udvikling i Gruppen.
Softwaren er givet i licens af Californien-baserede TeleMedC, som udvikler oftalmologiske diagnostisk billeddannelse for ansigt-til-ansigt og virtuelle medicinske konsultationer. Virksomheden vil afsætte Dr Grader, med planer om at installere det på 20 GP klinikker i det Vestlige Australien i løbet af de kommende måneder, før de udvider til det hele Australien.
Den CSIRO kørte en teleophthalmology retssag i Torres Strait Islands og Western Australian goldfields for et par år siden, hvor sygeplejersker, der var uddannet til at tage retinal billeder ved hjælp af en mobil enhed. Disse billeder blev derefter sendt til læsning af øjenlæger i Perth eller Brisbane.
I februar, IBM meddelte, at dets forskere i Melbourne havde trænet et forsknings-version af Watson til at anerkende abnormiteter i nethinden, billeder som kan hjælpe læger i de tidlige diagnosticering af øjensygdomme som grøn stær, med tilnavnet “den tavse tyv af syne”, som mange patienter forbliver udiagnosticerede, indtil uoprettelige tab af synet opstår.
Der påbegyndes i 2015, IBM forskere, der anvendes dybt lære teknikker og billede analytics-teknologi til at 88,000 de identificerede retina billeder tilgængelige via EyePACS til at analysere centrale anomalier i øje og strømline nogle af de manuelle processer, at lægerne er nødt til at foretage, når diagnosticering af øjensygdomme.
Dette omfatter at skelne mellem venstre og højre øje billeder, evaluere kvaliteten af nethinden scanninger, og at måle forholdet mellem den optik cup til en disk, som er en af de vigtigste indikatorer for grøn stær.
Et par måneder senere offentliggjorde selskabet, at det havde afsløret en ny metode — som kombinerer convolutional neurale netværk og ordbog-baseret læring-til at klassificere sværhedsgraden af patientens diabetisk retinopati. Den metode, der blev anset for at være i stand til at returnere resultater inden for 20 sekunder, og med 86 procents nøjagtighed.
Seneste Australske nyheder
Australske Privacy Foundation ønsker fred erstatningsret ” for at beskytte sundheden data
Automatiseret køretøj sikkerhed skal løses: House of Reps udvalg
5G mmWave spektrum skubbe til Australien: ACMA
NBN landdistrikterne bredbånd skat skal være bestået: Senatets udvalg
NBN benægter ‘margin squeeze” gennem CVC
0