A gruppe internasjonale forskere fra Australia, Kina og USA har utviklet et AI -system som kan oppdage og overvåke netthinnesykdommer i større skala.
Forskerne fra Monash University, Sun Yat-sen University, Beijing Eaglevision Technology, Beijing Tongren Eye Center, Capital Medical University og University of Miami Miller School har utviklet det omfattende AI retinal expert (CARE) -systemet.
CARE-systemet, ifølge forskerne, ble utviklet ved hjelp av fundusfotografering i kombinasjon med et dyptlæringssystem, som ble trent ved hjelp av data fra virkelige casestudier av netthinnesykdom. Den ble deretter eksternt testet ved hjelp av fundusfotografier samlet fra kliniske innstillinger, modellen vil mest sannsynlig bli vedtatt.
Fundusfotografering er en prosess for å ta fotografier av øyets indre gjennom eleven for å se etter netthinnesykdommer.
“CARE -systemet ble opplært i å identifisere de 14 vanligste netthinneavvikene ved hjelp av 207 228 farge fundus fotografier avledet fra 16 kliniske institusjoner i Asia, Afrika, Nord -Amerika og Europa, med forskjellige sykdomsfordelinger, sier lektor Zongyuan Ge, Monash University avdeling for elektriske og datasystemingeniører.
“CARE ble internt validert ved bruk av 21 867 fotografier og eksternt testet med 18 136 fotografier prospektivt samlet fra 35 virkelige innstillinger over hele Kina, inkludert åtte tertiære sykehus, seks samfunnssykehus og 21 fysiske undersøkelsessentre.”
Ytelsen til CARE ble videre sammenlignet med prestasjonen til 16 øyeleger og testet ved hjelp av datasett med ikke-kinesiske etnisiteter og tidligere ubrukte kameratyper. Fra disse testene sa Ge at ytelsen til CARE-systemet var lik profesjonelle oftalmologers, og systemet beholdt sterk identifikasjonsytelse når det ble testet ved bruk av ikke-kinesiske datasett.
“Disse funnene indikerer at systemet er nøyaktig sammenlignet med resultatene til en profesjonell og kan tillate at flere tester utføres i større skala, sier han.
Forskerne håper å gjøre CARE kommersielt tilgjengelig i Kina og senere i Asia-Stillehavsregionen, og planlegger å bygge ut en database med screeningsbilder fra virkelige miljøer som kan rulles ut i kliniske omgivelser for bedre å diagnostisere netthinnesykdommer.
“Jeg håper at vi gjennom dette arbeidet kan fortsette å se teknologiske fremskritt i dette rommet,” sa direktør Amitha Domalpally ved University of Wisconsin-Madison Imaging Diagnostic Center.
Relatert dekning
Aussie-forskere som bruker biosensorer til å undersøke ALS-diagnose og behandlingRMIT-universitetsforskere trener AI i å oppdage prostatakreft på et tidlig stadium Australsk og New Zealand-forskere bruker AI for å forutsi hjertesykdomsrisiko
Relaterte emner:
Australia CXO Digital Transformation Tech Industry Smart Cities Cloud 