药明康德/报道
近日，一项研究显示，使用人工智能算法EyeArt配合在一种名为FundusonPhone(FOP)的设备来检测患者糖尿病视网膜病变（DR）和视力受损程度，其敏感度可分别达到95.8%和99.1%。FundusonPhone(FOP)是由RemidioInnovativeSolutions公司研发的智能视网膜成像设备，可以在智能手机等便携设备上进行使用。
糖尿病视网膜病变（DR）是一种能使人致盲的眼部疾病，在全世界4.15亿糖尿病患者中，有很多人都被这一症状困扰。如果能够通过眼部的早期年度筛查得到诊断，就可预防由DR引起的视力丧失。然而在许多地方，目前眼科护理专业人员的数量无法满足当下患者进行眼部筛查的需求，且一般的视网膜成像设备成本较为高昂，这使得DR成为当今社会中糖尿病患者失明的主要原因。专家们已经意识到，解决这个问题的一个行之有效的方法，就是通过计算机和人工智能技术进行分析，从而扩展当前医疗环境中的DR筛查范围。
▲使用FOP拍摄视网膜图像，以及不同程度的糖尿病视网膜病变图像特征展示（图片来源：《Eye》）
针对这一问题，位于印度班加罗尔的RemidioInnovativeSolutions公司研发出了一台高质量便携式视网膜成像设备FundusonPhone(FOP)。FOP需要配合智能手机进行使用，可以用于详细的眼部健康筛查，从而识别多种眼部疾病，如白内障、青光眼和视网膜病变等。FOP的重量仅为传统视网膜成像设备的1/20，成本也仅有1/5左右，并且可以拍摄不出现瞳孔扩张的图像，便于进一步进行识别。
研究人员使用RemidioFOP对位患有糖尿病患者的视网膜图像进行了拍摄，并让眼科医生及一种名为EyeArt的人工智能算法分别对所有的照片进行分类。研究表明，RemidioFOP与AI算法配合之后，对于检测糖尿病视网膜病变和视力受损具有非常高的敏感度，分别为95.8%和99.1%。这是首次针对智能手机视网膜成像设备中人工智能算法的研究，旨在检测智能手机设备和AI算法配合筛查DR的准确性。
▲分别由眼科医生（左）和EyeArt人工智能算法（右）对所有图像分类识别结果对比（图片来源：《Eye》）
Remidio公司的首席执行官AnandSivaraman博士表示：“RemidioFOP作为一台操作非常便捷的视网膜成像设备，可以与EyeArt等人工智能算法相结合，有助于在全球范围内为所有DR患者进行大规模的健康筛查工作。”
我们希望，针对糖尿病视网膜病变这一疾病，未来能有更多的智能设备和AI算法被研发出来，从而造福广大患者。
参考资料：
[1]Smartphone-basedRetinalImagingTogetherWithArtificialIntelligencePowersAutomated,SensitiveandEarlyDetectionofRetinopathy
[2]Automateddiabeticretinopathydetectioninsmartphone-basedfundusphotographyusingartificialintelligence
[3]只需60秒！筛查糖尿病视网膜病变，Eyenuk人工智能系统获批
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