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          突破性研究顯示Remidio Innovative Solutions設備篩查DR敏感度

          在初級護理中使用智能手機和自動人工智能進行糖尿病性視網膜病變篩查具有很高的敏感度
          Remidio Innovative Solutions Pvt. Ltd.
          2019-10-10 16:09 126
          印度孟買Aditya Jyot Foundation for Twinkling Little Eyes的一個團隊使用Remidio Innovative Solutions的基于智能手機的視網膜相機,在孟買的市民藥房中篩查了糖尿病患者。

          印度班加羅爾2019年10月10日 /美通社/ -- 即使在美國和歐盟,也有近50%的糖尿病患者沒有進行一年一度的眼科檢查。在許多國家,只有不到10%的患者通過初級保健醫生轉到眼科醫生那里完成了視網膜擴張檢查。

          Automated Diabetic Retinopathy detection by The World's first offline AI.
          Automated Diabetic Retinopathy detection by The World's first offline AI.

          技術可以在增強初級保健醫生的能力方面發揮作用。基于初級保健的糖尿病性視網膜病(簡稱DR)篩查可以做到早期發現,避免全球近4.25億糖尿病患者因DR導致的失明。

          在《JAMA Ophthalmology》雜志上報道的一項研究中,印度孟買Aditya Jyot Foundation for Twinkling Little Eyes的一個團隊使用Remidio Innovative Solutions的基于智能手機的視網膜相機,在孟買的市民藥房中篩查了糖尿病患者,并驗證了這款集成Medios AI對DR的診斷準確性。Medios AI可在不到10秒的時間內提供視網膜診斷報告,并可在智能手機上直接進行推斷。

          Remidio的智能手機相機上捕獲的圖像由Medios AI進行自動分析。同時由玻璃體視網膜專家對它們進行分級。Medios AI由基于卷積神經網絡的兩種不同算法組成,一種算法評估圖像質量,另一種算法將健康圖像與具有參考DR (RDR)的圖像分開。

          Medios AI算法對RDR的臨床敏感性和特異性分別為100%和88.4%,對任何DR的臨床敏感性和特異性分別為85.2%和92.0%,超過了美國食品及藥物管理局(FDA)的RDR敏感性85%和特異性82.5%的優勢終點。

          約翰-霍普金斯大學彭博公共衛生學院(Johns Hopkins Bloomberg School of Public Health)眼科學副教授、醫學博士T.Y. Alvin Liu在應邀評論中稱該研究為“顛覆性的”。

          該研究的主要作者Natarajan博士認為:“這項研究為在沒有互聯網基礎設施的地區實施大規模的DR篩查模式鋪平了道路。這比谷歌和其他人工智能公司的做法領先一步,因為他們需要他們的人工智能模型運行在外部服務器上,這就需要互聯網接入。”

          該設備和自動人工智能已通過CE認證,可在歐盟使用。先前驗證相同器械的臨床研究發表在《Nature Eye》和《Ophthalmology Retina》上。

          消息來源:Remidio Innovative Solutions Pvt. Ltd.
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