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Dr Aly Khanbhai utilizzando la nuova tecnologia di scansione su un paziente.
(Immagine: CSIRO)
Australia (Commonwealth Scientific and Industrial Research Organisation (CSIRO) ha annunciato di aver testato con successo la sua intelligenza artificiale alimentato occhio-tecnologia di screening, Dr Grader, per la diagnosi precoce della retinopatia diabetica.
Dr Grader, sviluppato in Perth, consente a medici di medicina generale per pazienti di test per i segni e identificare la gravità della condizione, che colpisce uno su tre pazienti diabetici in Australia e può portare alla cecità.
Secondo il governo-backed organizzazione, 1,7 milioni di Australiani che vivono con il diabete, e solo gli specialisti sono in grado di schermo per la retinopatia diabetica.
“I pazienti a rischio di questa condizione di solito essere indirizzati ad uno specialista per lo screening, in attesa di sei settimane o più. Ora potenzialmente può essere fatto in un solo 30 minuti di visita di un medico di famiglia, il” professore Yogi Kanagasingam, la tecnologia e l’autore prova di co-lead, ha detto in una dichiarazione.
Durante il trial condotto al GP Superclinic Midland Officine Ferroviarie a Perth, GPs proiettato 187 pazienti diabetici, di scattare immagini ad alta risoluzione dei loro occhi, che sono stati quindi analizzati mediante la tecnologia per i segni della malattia.
Le immagini sono stati analizzati anche da un oculista per il confronto, e la tecnologia è stato trovato per essere efficace come un umano specializzato nella rilevazione di segni e di miglioramento del suo livello di gravità dei pazienti, secondo il CSIRO.
“Diagnosi precoce e di intervento per la retinopatia diabetica è la chiave, e questo nuovo strumento è il primo passo per aiutare il GPs dare la precedenza ai pazienti per il trattamento,” Kanagasingam detto.
“Potrebbe aiutare a evitare inutili rinvii per gli ospedali pubblici, potenzialmente in grado di ridurre i tempi di attesa per i pazienti, e attivare oculisti a fuoco sui pazienti che necessitano di trattamento e la chirurgia.
Kanagasingam aggiunto che potrebbe anche contribuire a ridurre l’impatto economico del diabete sull’economia Australiana, che si stima essere fino a AU$14 miliardi di un anno.
Il trial è stato finanziato attraverso un nhmrc intitolata grant e la base di finanziamento da WA Salute e CSIRO attraverso l’Australiano Telemedicina Gruppo di Ricerca e Sviluppo.
Il software è stato concesso in licenza da, con base in California TeleMedC, che si sviluppa oftalmico di diagnostica di sistemi di imaging per la faccia-a-faccia e virtuale consultazioni mediche. L’azienda commercializzerà Dr Grader, con l’intenzione di installarlo a 20 GP cliniche in Australia Occidentale, nei prossimi mesi, prima di espandersi in tutta l’Australia.
Il CSIRO eseguito un teleophthalmology di prova nelle Isole dello Stretto di Torres e il Western australia goldfields un paio di anni fa, dove gli infermieri sono stati addestrati a prendere immagini retiniche utilizzando un dispositivo mobile. Queste immagini sono state poi inviate per la lettura da oculisti a Perth o Brisbane.
Nel mese di febbraio, IBM ha annunciato che i suoi ricercatori a Melbourne aveva formato una ricerca versione della Watson riconoscere anomalie nella retina le immagini che potrebbero aiutare i medici nella diagnosi precoce di malattie dell’occhio come il glaucoma, soprannominato “il ladro silenzioso della vista”, come molti pazienti non viene diagnosticata fino a perdita irreversibile della vista si verifica.
Partire dal 2015, i ricercatori IBM applicata profondo apprendimento di tecniche e immagine tecnologia di analytics per 88.000 de-identificati retina le immagini accede attraverso EyePACS per analizzare, in chiave anomalie dell’occhio e semplificare alcuni processi manuali che i medici devono adottare quando la diagnosi di malattie degli occhi.
Questo include la distinzione tra occhio destro e occhio sinistro immagini, la valutazione della qualità della retina le scansioni, e misura il rapporto tra la coppa ottica di disco, che è uno degli indicatori chiave di glaucoma.
Pochi mesi più tardi, la società ha annunciato di aver scoperto un nuovo metodo-che unisce convolutional reti neurali e basata su dizionario di apprendimento — per classificare la gravità di un paziente retinopatia diabetica. Il metodo è stato trovato per essere in grado di restituire risultati entro 20 secondi e con l ‘ 86 per cento di precisione.
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