点击文末阅读原文体验“糖尿病视网膜病变分级智能诊断”
在现代医疗中，借助于人工智能，泰立瑞希望以更高效、更智能化的手段来解放医生的工作时间。在影像学等方面，人工智能技术已经被证实可以出色地辅助医生进行医疗诊断，替代医生繁重的重复工作部分，缓解了医疗产能不足。
大医院、大专家从重复性工作解放出来。随着互联网的发展，心电、影像、病理等医疗数据未来都将放在云端，为人工智能的应用建立基础。泰立瑞致力于面向基层医生的辅助诊疗。在成熟的人工智能工具协助下，力图通过人工智能来辅助进行远程会诊，协助进行诊断及诊疗方案制定。
中国目前有超过万基层医生，受学习路径、精力等因素制约，苦于无法提升诊疗能力，人工智能辅助系统的应用将让基层的诊疗水平得到迅速提升，让百万基层医生变身“超级医生”。
据可靠数据，现在有越来越多的糖尿病患者因视网膜病变而失去光明，全世界大约有4.15亿的糖尿病患者正面临这一威胁（中国糖尿病患者约万）。如果能有效捕捉到视网膜病变的征兆特征，病人是可以通过早期治疗而避免失明。但倘若未能对其作出及时的诊断，错过治疗最佳时机，糖尿病引起的失明将是无法医治的。
能够诊断出这一病变的专业医生数量也是有限的，并不是每位糖尿病患者都能得到专家的及时治疗。为此，泰立瑞希望通过机器学习的方法能够帮助医生为病人做出诊断，研究人员提出的一种基于深度学习的算法，该算法能够在视网膜造影中对糖尿病视网膜病变的迹象做出解释，帮助医生克服资源短缺资源困难，为更多的病人做出更专业的诊断。
通常，糖尿病人医院专家分析病人的眼底造影图像，并对患病与否以及严重程度做出评估。其中，患病严重程度的评估是通过检查眼底病变（如下图）的形式来判定的，比如微动脉瘤、眼底出血、硬性渗出等，主要参考出血、液体渗出等病况。能对影相中的信息做出解释，需要很高的专业功底和临床经验。如果要为每位有失明危险的糖尿病患者做出诊断，医生的数量明显是远远不够的。
糖尿病视网膜病变患者视网膜基底造影示例。左侧图片采自眼部正常的糖尿病患者（A）；右侧图片采自患有视网膜病变的糖尿病患者（B），图中显示出该病人眼底有出血现象（一些小红点）。
目前，泰立瑞的糖尿病视网膜病变分级智能诊断已经获得了实质性的突破，算法诊断性能可以与眼科专家诊断结果相媲美！
·庞大的眼底数据库
超过10万份有专家标注的糖尿病视网膜病变患者视网膜造影图组成的数据库；
·全自动化极简操作
一键操作，上传相关图片即可进行识别，采用国际临床分级标准，以数字形式展示病变分级；
·高灵敏性和特异性
在筛查糖尿病视网膜病变患者方面有高达91%的准确率，排除不可识别病例，准确率可高达98.5%。
泰立瑞的糖尿病视网膜病变分级智能诊断（初版）现已上线，您可以登录：
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