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

近日，發表在Nature子刊《Eye》上的一篇論文中，來自澳大利亞莫納什大學的研究團隊在一項為期三年的研究中開發出一種可以檢測視網膜細微變化的人工智能技術。該技術能幫助全科醫生和醫療保健專業人員檢測和預測視網膜靜脈阻塞的風險。由于視網膜通過中樞神經系統與身體其他部位緊密相連。因此，該技術也可以用于預測心臟病發作和中風風險。

在這項研究中，該團隊訓練了一個人工智能模型來區分從四川大學華西醫院收集的超過10500張眼底圖像。圖像中的一些患者患有視網膜靜脈阻塞；另一些正常患者作為對照。

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

該團隊表示，人工智能進行大規模計算，并捕捉未知和看似無關因素進行分類的能力遠遠超出人類的思維和能力。該算法有望成為一個強大的工具，以幫助臨床醫生預測視網膜靜脈阻塞和其他心腦血管疾病的風險。他們所需要的只是一臺智能眼底照相機，以及一個人工智能算法集成的云計算平臺。

未來，該研究有望在中國、澳大利亞、英國和美國進行臨床試驗。

論文鏈接：//www.nature.com/articles/s41433-022-02239-4

注：此研究結果摘自Nature子刊《Eye》，文章內容不代表本網站觀點和立場，僅供參考。

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責任編輯：Rex_30