人工智能在檢測兒童失明主要原因方面取得突破

該團隊開發(fā)了一種深度學習AI模型，可以識別哪些高危嬰兒患有ROP，如果不及時治療可能會導(dǎo)致失明，他們希望他們的技術(shù)可以改善許多新生兒服務(wù)有限且訓練有素的眼科醫(yī)生很少的地區(qū)進行篩查的機會。

該研究由英國，巴西，埃及和美國的國際科學家和臨床醫(yī)生團隊組成，由Moorfields眼科醫(yī)院NHS基金會信托基金和國家健康與護理研究所(NIHR)生物醫(yī)學研究中心支持，發(fā)表在《柳葉刀數(shù)字健康》上。

主要作者Konstantinos Balaskas博士(Moorfields眼科醫(yī)院Moorfields眼科閱讀中心和臨床AI實驗室主任，倫敦大學學院眼科研究所副教授)說：“隨著全球早產(chǎn)兒存活率的提高，早產(chǎn)兒視網(wǎng)膜病變變得越來越普遍，它現(xiàn)在是中等收入國家和美國兒童失明的主要原因。

“撒哈拉以南非洲多達30%的新生兒患有一定程度的ROP，雖然現(xiàn)在治療很容易獲得，但如果不及時發(fā)現(xiàn)和治療，可能會導(dǎo)致失明。這通常是由于缺乏眼科護理專家 - 但是，鑒于它是可檢測和可治療的，任何孩子都不應(yīng)該因ROP而失明。

“隨著這種情況變得越來越普遍，許多地區(qū)沒有足夠的訓練有素的眼科醫(yī)生來篩查所有高危兒童;我們希望我們的ROP自動化診斷技術(shù)將改善服務(wù)不足地區(qū)的護理機會，并預(yù)防全球數(shù)千名新生兒失明。

ROP是一種主要影響早產(chǎn)兒的疾病，其中異常血管在視網(wǎng)膜中生長，視網(wǎng)膜是眼睛后部的神經(jīng)細胞薄層，將光轉(zhuǎn)換為大腦可以識別的信號。這些血管可能會滲漏或出血，損害視網(wǎng)膜，并可能導(dǎo)致視網(wǎng)膜脫離。雖然較輕形式的 ROP 不需要治療，只需要監(jiān)測，但更急性的病例需要及時治療。據(jù)估計，全球有50萬名兒童因此失明。

ROP 的癥狀無法用肉眼看到，這意味著識別病情的唯一方法是通過眼科檢查監(jiān)測有風險的嬰兒。如果沒有全面的產(chǎn)前和產(chǎn)后護理的適當基礎(chǔ)設(shè)施，就可能錯過篩查和治療的狹窄窗口，導(dǎo)致可預(yù)防的失明。

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