新華社悉尼1月9日電　據(jù)澳大利亞媒體報道，澳研究人員領導的一個國際科研團隊開發(fā)出一種新技術，利用人工智能分析普通驗光設備生成的視網(wǎng)膜圖像，可高效識別糖尿病視網(wǎng)膜病變，準確率達98%。

　　糖尿病視網(wǎng)膜病變是糖尿病的并發(fā)癥之一，也是常見的致盲性眼病。其病因在于糖尿病造成的高糖毒性反應引起眼部神經(jīng)系統(tǒng)和毛細血管發(fā)生變化，在早期階段確診該病對保護患者視力至關重要。

　　澳大利亞和巴西的科研人員組成團隊，基于人工智能技術開發(fā)出一種圖像處理算法，通過分析眼底相機拍攝的視網(wǎng)膜圖像，可以瞬時自動識別出糖尿病視網(wǎng)膜病變的關鍵特征，即眼球內由于視網(wǎng)膜毛細血管破裂而滲漏出來的液體，準確率達98%。

　　參與該項研究的澳大利亞皇家墨爾本理工大學教授康德·庫馬爾介紹說，常用的糖尿病視網(wǎng)膜病變檢查方法昂貴且具有侵入性，比如需要進行專業(yè)的“眼部光學相干斷層掃描”等。相對而言，新開發(fā)的檢驗方法快捷且經(jīng)濟，更適合在醫(yī)療條件欠缺的不發(fā)達地區(qū)推廣。

　　據(jù)介紹，研究人員下一步將和眼底相機制造商討論合作，以進一步完善這種技術。相關研究成果刊登在最新一期英國《生物學與醫(yī)學中的計算機應用》季刊上。

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責任編輯： 劉陽