人工智能能够100%识别早产儿视网膜病变的严重病例，彻底改变了早期发现和治疗方法

　　对于导致早产儿失明的严重情况，人工智能具有完美的检出率

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　　这项技术有可能在全球范围内扩大早产儿视网膜病变(ROP)的筛查，并最终实现挽救视力的治疗，这种疾病曾导致音乐家史蒂夫·旺德失明。

　　人工智能技术在检测所有严重早产儿视网膜病变病例中的效果

　　一项新的研究揭示了一种对早产儿视力构成威胁的情况。这一创新有望扩大全球获得早期治疗的机会，从而防止不可逆转的损害。

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　　ROP导致视网膜附近的血管异常生长，视网膜是眼睛后部的光敏组织。

　　每年大约有200万婴儿出生得早，足以发展为ROP，尽管在大多数情况下，这种疾病是轻微的，无需治疗就能痊愈。严重的病例每年导致美国约500名婴儿和全球约5万名婴儿失明。

　　在低收入和中等收入国家，更多的病例得不到治疗，因为那里检查和治疗早产儿的眼科医生较少。

　　“ROP是美国和世界各地儿童失明的主要原因，也许是全球努力减少可预防失明中最可解决的问题，”该研究的通讯作者，医学博士，公共卫生硕士，OHSU医学院和OHSU凯西眼科研究所的眼科学副教授J. Peter Campbell说。

　　“虽然我们不能完全预防ROP，但我们几乎总能防止ROP导致的失明。”

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　　坎贝尔继续说道:“虽然世界上许多地方都有精通ROP治疗的医生，但他们根本不足以筛查所有有风险的婴儿。”“这篇论文表明，人工智能可以有效地取代医生进行床边筛查，并将最紧急的病例转介给医生进行治疗。”

　　Michael Chiang博士(现任美国国立卫生研究院国家眼科研究所所长)还在OHSU工作时，他和同事们首先开发了i-ROP深度学习系统，该系统使用人工智能算法识别视网膜图像中的血管异常。

　　目前，经过专门培训的眼科医生必须手动检查这些图像来诊断ROP。

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　　该团队早期的研究表明，他们的人工智能技术可以准确诊断ROP，还可以通过远程医疗预约有效地远程使用，而不是传统的面对面眼科检查。

　　这项新研究标志着人工智能自主筛查ROP首次在现实世界的人群中发挥作用，这意味着该技术可以在没有眼科医生支持的情况下自行正确标记病情，也无需预先选择图像来提高数据质量。

　　虽然许多人工智能算法在受控实验中工作，但由于训练数据和现实世界使用之间的差异，它们往往无法在现实世界中工作。

　　在这项研究中，人工智能系统分析了4000多名婴儿视网膜的近1.2万张图像。

　　这些照片是由美国和印度医院新生儿重症监护病房的护士拍摄的。眼科医生此前在这两个国家的远程医疗项目中查看了这些图像，发现约1.2%的婴儿患有严重的ROP，而约5.8%的婴儿患有轻度以上的ROP。

　　人工智能系统正确识别了所有严重病例，并准确检测出80%的轻度以上ROP病例。

　　青光眼通常被称为“无声的视力窃贼”，如果不及时治疗，可能导致不可逆转的视力丧失。

　　i-ROP深度学习系统最初是由OHSU、马萨诸塞州总医院、东北大学、伊利诺伊大学芝加哥分校以及ROP成像与信息学(i-ROP)联盟的研究人员开发的。

　　2020年，美国食品药品监督管理局授予该技术突破地位，以加速其发展。

　　除了在OHSU担任的职务外，Campbell还是Siloam Vision的首席执行官，该公司获得了该技术的许可，目前正在领导临床试验，以评估人工智能系统的安全性和有效性。

　　西罗亚视觉还与非营利组织奥比斯国际合作，在低收入和中等收入国家实施这项技术。

　　如果这项技术最终得到监管机构的批准，ROP将成为第二种可以由人工智能独立检测的眼病。

　　糖尿病视网膜病变——影响糖尿病患者，是导致工作年龄成年人失明的主要原因——已经可以通过美国批准使用的三种自主人工智能设备检测到

　　参考:

　　人工智能对严重的co病例具有完美的检出率导致早产儿失明的疾病

　　——(https://news.ohsu.edu/2024/03/07/ai-has-perfect-detection-rate-for-severe-cases-of-condition-that-causes-blindness-in-preemies)

　　Source-Eurekalert