粤陕合作研究“AI医生” 1分钟内可诊断多种眼表疾病-中新网

粤陕合作研究“AI医生” 1分钟内可诊断多种眼表疾病-中新网
中新网广州6月23日电 (蔡敏婕 邰梦云)拍下一张眼表图,1分钟内可确诊出病灶,并确诊多种眼表疾病。中山大学中山眼科中心23日称,该中心教授林浩添、教授刘奕志和西安电子科技大学教授刘西洋等组成研讨团队,5年协作一起研制新的图画智能评价体系,可使用于大规模筛查、归纳分诊、专家级评价等多个临床场景。该研讨成果发表于《天然》杂志的子刊《天然生物医学工程》。  当天,记者体会上述智能体系的问诊进程,操作人员经过裂隙灯摄影后,图片实时上传到体系。1分钟内,检测成果显现在屏幕上。假如眼睛有病变,智能体系还会显现出病变的方位,给予确诊主张,像一位“AI医师”。  上述智能体系根据医学图画密布标示技能Visionome。该技能是一种根据解剖学和病理学特征对医学图画进行密布标示的办法。与传统图片级分类标示办法比较,Visionome技能可多发生12倍标签,而这些标签训练出来的算法显现更好的确诊功能。  根据此技能,团队训练出可精确辨认多种眼前段病变的裂隙灯图画智能评价体系,可使用于大规模筛查、归纳分诊等多个临床场景。  林浩添介绍,医学生在学习进程中,会根据少数精细解剖图和病理图,不断加深对解剖学、生理学和病理学等学科的学习,但关于人工智能来说,图画标示是一切人工智能算法感知国际的根底。  团队决议使用相似DNA序列切割的原理对医学图画进行切割:树立Visionome密布标示规范流程,安排25人专家标示团队将1772张包括角膜炎、胬肉等感染、环境、年纪相关性疾病的眼前段图画,依照14种解剖结构进行区域切割,关于6种病变部位依照54种病理性特征进行密布标示,终究得到13404个解剖结构标签和8329个病理特征标签。  现在,Visionome可完结4项临床使命。其间,关于大规模筛查,即对眼前段图画进行正常/反常判别,它的精确率高达98.54%。  林浩添说,现在研讨成果已进入临床使用转化阶段,下一步,期望可以以区块链技能优势与医疗健康数据传输同享技能相结协作为切入点,推进健康数据同享。(完)

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