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眼科專家認(rèn)為，人工智能有助于診斷傳染性角膜炎(IK)，傳染性角膜炎是全球角膜失明的主要原因。一項(xiàng)新研究發(fā)現(xiàn)，深度學(xué)習(xí)模型在識(shí)別感染方面表現(xiàn)出相似的準(zhǔn)確度。
在《eClinicalMedicine》上發(fā)表的一項(xiàng)薈萃分析研究中，伯明翰大學(xué)的Darren Ting博士與一個(gè)全球研究團(tuán)隊(duì)進(jìn)行了一項(xiàng)審查，分析了35項(xiàng)利用深度學(xué)習(xí)(DL)模型診斷傳染性角膜炎的研究。
研究中的人工智能模型與眼科醫(yī)生的診斷準(zhǔn)確率相當(dāng)，其敏感性為89.2%，特異性為93.2%，而眼科醫(yī)生的敏感性為82.2%，特異性為89.6%。
該研究中的模型總共分析了超過(guò)136,000張角膜圖像，作者表示，結(jié)果進(jìn)一步證明了人工智能在臨床環(huán)境中的潛在用途。
這項(xiàng)研究的資深作者、伯明翰大學(xué)伯明翰健康伙伴(BHP)研究員兼眼科顧問(wèn)Darren Ting博士說(shuō)：“我們的研究表明，人工智能有潛力提供快速、可靠的診斷，這可能會(huì)徹底改變我們?cè)谌蚍秶鷥?nèi)管理角膜感染的方式。這對(duì)于無(wú)法獲得專業(yè)眼科護(hù)理的地區(qū)尤其有希望，并有助于減輕全球可預(yù)防失明的負(fù)擔(dān)?！?/p>
事實(shí)證明，人工智能模型還能有效區(qū)分健康的眼睛、感染的角膜以及IK的各種潛在原因，例如細(xì)菌或真菌感染。
雖然這些結(jié)果凸顯了深度學(xué)習(xí)在醫(yī)療保健領(lǐng)域的潛力，但該研究的作者強(qiáng)調(diào)需要更多樣化的數(shù)據(jù)和進(jìn)一步的外部驗(yàn)證，以提高這些模型在臨床應(yīng)用中的可靠性。
傳染性角膜炎是一種角膜炎癥，影響著數(shù)百萬(wàn)人，尤其是在中低收入國(guó)家，因?yàn)檫@些國(guó)家無(wú)法獲得專業(yè)的眼科護(hù)理。隨著人工智能技術(shù)不斷發(fā)展并在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域發(fā)揮關(guān)彩神v鍵作用，它可能很快成為全球預(yù)防角膜失明的關(guān)鍵工具。
