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0～4歲嬰幼兒眼病發病率高且處于視功能發育的關鍵時期，加強此年齡段嬰幼兒的早篩早治是提高嬰幼兒視功能預后的關鍵。然而此年齡段嬰幼兒尚無法有效配合現有的視功能檢查，亟需研發更加智能化的篩查系統。

中山大學研究團隊聯合全球多家機構以智能手機為應用終端，通過醫工交叉協同攻關，成功研發全球首個嬰幼兒視功能損傷手機智能篩查系統。該系統將智能手機轉化為嬰幼兒注視行為誘導及數據采集平臺，通過播放一段動畫視頻吸引嬰幼兒保持注視，實現對嬰幼兒注視習慣和行為模式的實時捕捉。研發團隊前瞻性采集了來自3652名嬰幼兒的超過2500萬幀注視行為大數據，通過深度學習人工智能數據分析后臺對采集的高通量視頻數據進行深度分析，早期預警異常注視行為，篩檢嬰幼兒視功能損傷及相關眼病。該系統在全國4家醫療機構參與的多中心外部驗證中的篩查準確率超80%。同時，研究團隊招募了120個家庭參與居家篩查，視覺障礙篩查準確率達85.9%。該技術創新了嬰幼兒視功能損傷移動智能篩診模式，為破解嬰幼兒視功能損傷及相關眼病早期篩診難題提供了有效技術手段。相關研究成果發表在《Nature Medicine》雜志，題為“Early detection of visual impairment in young children using a smartphone-based deep learning system”。

注：此研究成果摘自《Nature Medicine》，文章內容不代表本網站觀點和立場。

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責任編輯：Rex_06