来自澳大利亚、中国和美国的一组国际研究人员开发了一种人工智能系统，可以更大规模地检测和监测视网膜疾病。
来自莫纳什大学、中山大学、北京鹰视科技、北京同仁眼科中心、首都医科大学和迈阿密大学米勒学院的研究人员开发了全面的人工智能视网膜专家（CARE）系统。
据研究人员称，CARE 系统是结合使用眼底摄影和深度学习系统开发的，该系统使用来自视网膜疾病真实案例研究的数据进行训练。 然后使用从临床环境中收集的眼底照片对其进行外部测试，该模型很可能会被采用。
眼底照相是通过瞳孔拍摄眼睛内部照片以筛查视网膜疾病的过程。
“CARE 系统经过训练，可以使用 207,228 张彩色眼底照片来识别 14 种最常见的视网膜异常，这些照片来自亚洲、非洲、北美和欧洲的 16 个临床环境，具有不同的疾病分布，”莫纳什大学电气和计算机系统工程师系 葛宗元副教授说。
“CARE 使用 21,867 张照片进行了内部验证，并使用从中国 35 个真实环境中前瞻性收集的 18,136 张照片进行了外部测试，其中包括八家三级医院、六家社区医院和 21 个体检中心。”
CARE 的性能进一步与 16 位眼科医生的性能进行了比较，并使用非华裔和以前未使用过的相机类型的数据集进行了测试。 从这些测试中，Ge 说 CARE 系统的性能与专业眼科医生的性能相似，并且在使用非中国数据集进行测试时，该系统保留了强大的识别性能。
“这些发现表明，与专业人士的结果相比，该系统是准确的，并且可以允许在更大范围内进行更多测试，”他说。
研究人员希望将 CARE 在中国和亚太地区商业化，并计划建立一个现实世界环境中的筛查图像数据库，该数据库可以在临床环境中推广，以更好地诊断视网膜疾病。
“我希望通过这项工作，我们可以继续看到这个领域的技术进步，”威斯康星大学麦迪逊分校影像诊断中心主任 Amitha Domalpally 说。
