美國一研究團隊在最近一期《JAMA 眼科學(xué)》雜志上發(fā)表論文稱，他們開發(fā)出一種人工智能(AI)算法，能夠自動診斷早產(chǎn)兒視網(wǎng)膜病，診斷準確率要超過大多數(shù)專業(yè)醫(yī)生。

早產(chǎn)兒視網(wǎng)膜病是一種嚴重的致盲性眼病，由視網(wǎng)膜血管異常增生引起，在早產(chǎn)兒中很常見。這種疾病主要靠醫(yī)生查看嬰兒的眼睛來診斷，帶有主觀性。在美國，因缺少經(jīng)驗豐富的臨床醫(yī)生，針對這種疾病常會出現(xiàn)誤診。

為改善這種狀況，美國俄勒岡健康與科學(xué)大學(xué)、馬薩諸塞綜合醫(yī)院、伊利諾伊大學(xué)芝加哥分校、哥倫比亞大學(xué)醫(yī)學(xué)中心等機構(gòu)研究人員組成的團隊，開發(fā)出了一種新的AI算法。該算法使用深度學(xué)習(xí)技術(shù)，通過5000多張嬰兒眼睛的圖片進行訓(xùn)練，來學(xué)習(xí)如何區(qū)分健康血管和患病血管。測試數(shù)據(jù)顯示，經(jīng)過培訓(xùn)，該算法診斷早產(chǎn)兒視網(wǎng)膜病的準確率高達91%，而一個由8名早產(chǎn)兒視網(wǎng)膜病專家組成的團隊對相同圖像進行診斷的準確率為82%。也就是說，在診斷早產(chǎn)兒視網(wǎng)膜病方面，該AI算法比大多數(shù)專業(yè)醫(yī)生的表現(xiàn)都要好。

該研究中的測試群體主要是白人嬰兒。目前研究團隊正與印度方面合作，測試該算法是否可以對印度早產(chǎn)兒視網(wǎng)膜病進行準確診斷。此外，研究團隊還在探索該算法是否可以檢測視網(wǎng)膜中血管以外的其他部位的異常。研究人員表示，他們希望該AI算法能盡快用于臨床實踐。

AI應(yīng)用目前正成為醫(yī)療領(lǐng)域的研究熱門。上個月，美國食品和藥物管理局(FDA)批準了一種檢測糖尿病相關(guān)眼病的AI設(shè)備，成為美國醫(yī)療領(lǐng)域應(yīng)用AI技術(shù)的標志性事件。

(新媒體責編：wb001)