視網(wǎng)膜疾病是一種眼部疾病。 視網(wǎng)膜疾病常見(jiàn)的有以下5種：①血管和血管系統病變。如視網(wǎng)膜血管阻塞，動(dòng)脈硬化性、高血壓性、血液病性以及糖尿病性眼底病變等。②視網(wǎng)膜炎癥。與脈絡(luò )膜炎和視神經(jīng)炎相互影響密切相關(guān)。③視網(wǎng)膜脫離。指視網(wǎng)膜神經(jīng)層與色素上皮層的分離。④視網(wǎng)膜變性及營(yíng)養不良。具有遺傳因素。⑤視網(wǎng)膜腫瘤。其中以視網(wǎng)膜母細胞瘤為多見(jiàn)。
近日，中美研究人員開(kāi)發(fā)了一個(gè)使用大數據和人工智能的平臺，不僅可以識別兩種最常見(jiàn)的視網(wǎng)膜疾病，還可以評估它們的嚴重程度。它還可以根據胸部x射線(xiàn)圖像，區分兒童的細菌性肺炎和病**肺炎。相關(guān)論文刊登于《細胞》雜志。
廣州市婦女兒童醫療中心和美國加州大學(xué)圣迭戈分校等機構的研究人員使用基于人工智能技術(shù)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )學(xué)習了超過(guò)20萬(wàn)張眼部光學(xué)相干斷層掃描圖。然后采用“遷移學(xué)習”技術(shù)，讓計算機學(xué)會(huì )將已獲得的知識用于解決其他相關(guān)問(wèn)題。研究人員還使用了遮擋測試，對圖像的數百塊區域進(jìn)行遮擋，評測準確度是否受到影響，從而識別出每幅圖像中令計算機做出相關(guān)診斷最重要的病灶區域。
研究人員分析了人工智能平臺對黃斑變性和糖尿病性視網(wǎng)膜病的診斷。結果顯示，新技術(shù)可以在30秒內判斷檢查者是否需要治療，準確度超過(guò)95％。研究人員還將該工具應用于兒童肺炎診斷。通過(guò)檢查胸部x光片，計算機能確定病毒和細菌性肺炎之間的差異，準確率超過(guò)90%。
除了進(jìn)行醫學(xué)診斷外，這個(gè)人工智能平臺還可以提供轉診和治療建議，這超越了以往研究。此外，這項技術(shù)還有很多其他潛在的應用，例如，在CT掃描和核磁共振成像中區分癌和非癌病變。
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