Китайские и международные исследователи разработали модель ИИ для повышения точности ухода за глазами
Пекин, 5 сентября (Синьхуа) — Международная исследовательская группа под руководством китайских ученых, опубликованная в журнале Nature Medicine, показала, что «EyeFM», базовая модель искусственного интеллекта (ИИ), обладает потенциалом революционизировать глобальную офтальмологическую помощь.
Пекин, 5 сентября (Синьхуа) — Международное исследовательское сотрудничество под руководством китайских ученых, опубликованное в Nature Medicine, показало, что «EyeFM», фундаментальная модель искусственного интеллекта (ИИ), обладает потенциалом для революционизации мировой системы здравоохранения глаз.
Модель EyeFM была разработана Университетом Цинхуа, Шанхайским университетом Цзяо Тун и международными исследовательскими партнерами. Она была обучена на 14,5 миллионах изображений глаз вместе с клиническими текстами из многоэтнических наборов данных со всего мира.
Всего 44 офтальмолога из первичной и специализированной медицинской помощи в Китае, Индии, Малайзии, Дании, Экваториальной Гвинее и США помогли оценить производительность EyeFM. Результаты подтвердили ценность модели ИИ в качестве клинического ассистента. Более того, «обратная связь врачей» была учтена для оптимизации модели как для использования в клиниках с ограниченными ресурсами, так и в высокоспециализированных больницах.
Ранние инструменты ИИ подобного рода, как правило, обучались только на одном типе данных, что делало их менее способными обрабатывать разнообразные вводные данные, как это делают врачи. Они также часто полагались исключительно на исторические записи и редко проходили предварительное тестирование в разных сценариях лечения и условиях медицинского обслуживания. Кроме того, очень немногие аналогичные инструменты ИИ применялись в рандомизированных испытаниях, а исследования сотрудничества врачей и ИИ были ограничены.
В двойном слепом исследовании в одиночном учреждении, в котором участвовало 668 пациентов с высоким риском в Китае, 16 офтальмологов были случайным образом распределены для использования либо EyeFM, либо стандартного ухода во время скрининга заболеваний сетчатки. Предварительный анализ показал, что EyeFM повысил точность диагностики до 92,2% по сравнению с 75,4% в контрольной группе.
Это исследование предоставляет доказательства высокого уровня, что крупномасштабные медицинские модели ИИ могут поддерживать как первичную, так и специализированную помощь, предлагая воспроизводимый подход, который превращает ИИ в эффективный клинический инструмент.
Источник:
Статьи в этой категории написаны нашей редакцией, чтобы информировать вас о последних новостях здравоохранения и медицинского туризма.
