視網(wǎng)膜靜脈阻塞（RVO）是世界上第二大常見的視網(wǎng)膜血管疾病，由血栓阻塞視網(wǎng)膜靜脈系統(tǒng)引發(fā)。如果診斷太遲或未能及時治療，會導(dǎo)致患者視力嚴(yán)重下降、視物變形，甚至失明。

近日，發(fā)表在Nature子刊《Eye》上的一篇論文中，來自澳大利亞莫納什大學(xué)的研究團(tuán)隊(duì)在一項(xiàng)為期三年的研究中開發(fā)出一種可以檢測視網(wǎng)膜細(xì)微變化的人工智能技術(shù)。該技術(shù)能幫助全科醫(yī)生和醫(yī)療保健專業(yè)人員檢測和預(yù)測視網(wǎng)膜靜脈阻塞的風(fēng)險。由于視網(wǎng)膜通過中樞神經(jīng)系統(tǒng)與身體其他部位緊密相連。因此，該技術(shù)也可以用于預(yù)測心臟病發(fā)作和中風(fēng)風(fēng)險。

在這項(xiàng)研究中，該團(tuán)隊(duì)訓(xùn)練了一個人工智能模型來區(qū)分從四川大學(xué)華西醫(yī)院收集的超過10500張眼底圖像。圖像中的一些患者患有視網(wǎng)膜靜脈阻塞；另一些正?；颊咦鳛閷φ?。

研究人員使用接受者工作特征曲線下的面積、準(zhǔn)確度、精密度、特異性、敏感性和混淆矩陣在兩個獨(dú)立的測試數(shù)據(jù)集中評估了該人工智能模型的性能。結(jié)果顯示，準(zhǔn)確率超過95%。

該團(tuán)隊(duì)表示，人工智能進(jìn)行大規(guī)模計(jì)算，并捕捉未知和看似無關(guān)因素進(jìn)行分類的能力遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出人類的思維和能力。該算法有望成為一個強(qiáng)大的工具，以幫助臨床醫(yī)生預(yù)測視網(wǎng)膜靜脈阻塞和其他心腦血管疾病的風(fēng)險。他們所需要的只是一臺智能眼底照相機(jī)，以及一個人工智能算法集成的云計(jì)算平臺。

未來，該研究有望在中國、澳大利亞、英國和美國進(jìn)行臨床試驗(yàn)。