利用人工智能分析视网膜图像 可高效准确识别糖尿病视网膜病变

据报道，澳研究人员领导的一个国际科研团队开发出一种新技术，利用人工智能分析普通验光设备生成的视网膜图像，可高效识别糖尿病视网膜病变，准确率达98%。

糖尿病视网膜病变是糖尿病的并发症之一，也是常见的致盲性眼病。其病因在于糖尿病造成的高糖毒性反应引起眼部神经系统和毛细血管发生变化，在早期阶段确诊该病对保护患者视力至关重要。

澳大利亚和巴西的科研人员组成团队，基于人工智能技术开发出一种图像处理算法，通过分析眼底相机拍摄的视网膜图像，可以瞬时自动识别出糖尿病视网膜病变的关键特征，即眼球内由于视网膜毛细血管破裂而渗漏出来的液体，准确率达98%。

参与该项研究的澳大利亚皇家墨尔本理工大学教授康德·库马尔介绍说，常用的糖尿病视网膜病变检查方法昂贵且具有侵入性，比如需要进行专业的“眼部光学相干断层扫描”等。相对而言，新开发的检验方法快捷且经济，更适合在医疗条件欠缺的不发达地区推广。

据介绍，研究人员下一步将和眼底相机制造商讨论合作，以进一步完善这种技术。