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我國科學家基于深度學習技術(shù)研發(fā)“數(shù)字流式”眼底彩照智能篩選系統(tǒng)

2021年9月22日,美國FDA首次公布了已獲得許可的人工智能(Artificial Intelligence, AI)相關(guān)醫(yī)療器械名單,并于2022年10月5日再次進行補充,截至目前,該清單已有521項產(chǎn)品及相關(guān)信息,這意味著醫(yī)學人工智能研究已經(jīng)進入臨床轉(zhuǎn)化應(yīng)用階段。然而,大多數(shù)基于AI的模型是基于實驗室預(yù)處理過的高質(zhì)量圖像進行構(gòu)建的,這并不代表真實世界同樣適用。既往真實世界研究顯示,約21%現(xiàn)場拍攝的眼底彩照無法被AI系統(tǒng)識別,嚴重影響臨床診療效率。


近期,中山大學中山眼科中心等聯(lián)合研究團隊歷時近4年,納入六萬多張來源于不同場景和設(shè)備的眼底彩照,受流式細胞儀技術(shù)的啟發(fā),開發(fā)了基于深度學習的眼底圖像質(zhì)量智能管理系統(tǒng)(DeepFundus)。該系統(tǒng)含多個眼底圖像質(zhì)量智能分類模型,可參照臨床實踐規(guī)范對模型輸出結(jié)果進行分類,實現(xiàn)真實世界環(huán)境下的眼底圖像高通量分析和精確轉(zhuǎn)診。該團隊在國內(nèi)多家醫(yī)療機構(gòu)開展的前瞻性隊列研究證實DeepFundus系統(tǒng)所有模型的AUC均在0.9以上,具有較高的準確性和較好的應(yīng)用前景,為醫(yī)學數(shù)據(jù)質(zhì)量問題的解決提供了新思路。相關(guān)研究結(jié)果于2023年1月19日以“DeepFundus: A flow-cytometry-like image quality classifier for boosting the whole life cycle of medical artificial intelligence”為題發(fā)表在《Cell Reports Medicine》雜志上。


注:此研究成果摘自《Cell Reports Medicine》,文章內(nèi)容不代表本網(wǎng)站觀點和立場。


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2025-2031年中國人工智能生成內(nèi)容(AIGC)行業(yè)市場全景調(diào)查及戰(zhàn)略咨詢研究報告
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《2025-2031年中國人工智能生成內(nèi)容(AIGC)行業(yè)市場全景調(diào)查及戰(zhàn)略咨詢研究報告》共十二章,包含中國人工智能生成內(nèi)容(AIGC)行業(yè)重點上市企業(yè)經(jīng)營狀況分析,2021-2023年中國人工智能生成內(nèi)容(AIGC)行業(yè)投資潛力分析,對2025-2031年中國人工智能生成內(nèi)容(AIGC)行業(yè)發(fā)展前景及趨勢預(yù)測等內(nèi)容。

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