深度学习模型检测糖尿病眼病

一种新的经过深度学习训练的工具可以通过观察患者眼睛内部的照片来检测两种糖尿病眼病的严重程度。研究结果表明，该工具可以准确地猜测糖尿病视网膜病变的严重程度和黄斑水肿。糖尿病视网膜病变是糖尿病最常见的症状之一，如果不及时治疗，可导致严重的视力丧失。黄斑水肿是指糖尿病性视网膜病变引起的视网膜特定部位的肿胀。

与之前的研究相比，深度学习模型识别可参考糖尿病视网膜病变的能力相当或更好，尽管只有非常小的2.9万张图像的数据集用于训练。实验结果表明，当训练后的患者眼睛后部图像具有较高的质量和分辨率时，该模型对疾病的识别更加准确。研究人员Jaakko Sahlsten说:“深度学习模型可以自动处理图像，因此既可以支持医生的工作，也可以更独立地识别疾病。”

结果表明，这种深度学习系统可以提高筛查和诊断的成本效益，该系统可以应用于需要更精细分级的临床检查。”目前，医生在分析病人眼睛的图像时，利用分类系统和他们的个人经验来决定病人是否需要转诊到专家那里。这个过程在准确性方面有严格的指导方针，至少在芬兰和英国是这样的，该模型能够以很高的利润率超过这两个国家。”

目前，视网膜成像是筛查和检测视网膜病变最广泛使用的方法，医学专家根据患者的眼睛图像来评估糖尿病患者视网膜病变的严重程度和程度。

糖尿病是一种全球流行的疾病，糖尿病患者的人数正在迅速增加。随着患者数量的增加，需要分析的视网膜图像的数量也会增加。希望一种自动化系统，既可以协助医疗专家，也可以作为一种完整的诊断工具，可以缓解这种情况。“芬兰卫生保健系统的高质量图像档案使这项工作成为可能，并鼓励我们研究基于人工智能的方法对糖尿病相关和非糖尿病疾病和并发症的适用性，”Kimmo Kaski教授说。