Remidio的FOP设备携手AI支持对DR进行高度灵敏的自动化早期检测

美通社 来源:医谷
-基于智能手机的视网膜成像携手人工智能,支持对视网膜病变进行高度灵敏的自动化早期检测

印度班加罗尔2018年3月13日电 /美通社/ -- 在国际期刊《Nature Eye》上发表的一项新研究表明,利用Remidio的Fundus on Phone(手机眼底检查,FOP)设备 -- 进行FDA 510k登记注册、获得CE标志和基于智能手机的视网膜成像设备,与Eyenuk的EyeArt人工智能算法,可以在检测糖尿病视网膜病变(DR)与威胁视力的DR方面实现非常高的灵敏度,分别达到95.8%和99.1%。

糖尿病是一个影响全球超过4.22亿人的重大问题,有可能会引起名为糖尿病视网膜病变、可以威胁视力的症状。在由糖尿病视网膜病变引起的视力丧失中,有90%都能借助早期检测和及时治疗予以预防。进行糖尿病视网膜病变筛查的难点主要在于两大关键挑战:(a) 视网膜成像设备成本很高;(b) 缺乏由专业眼科医生进行治疗的渠道,举例来说,现在能够为超过7000万印度糖尿病病人进行筛查的专科医生只有15,000名。

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不过总部位于印度班加罗尔的Remidio Innovative Solutions却凭借其高品质便携式设备,颠覆了视网膜成像领域。Remidio Fundus on Phone (FOP)在智能手机上工作,重量只有传统系统的二十分之一,价格只有五分之一,无需放大瞳孔就能成像。

直到最近,糖尿病视网膜病变只能由眼科医生和受过训练的阅片分级师进行检测。不过现在能够利用人工智能(AI)来进行视网膜图像阅片分级,尤其是针对那些出现威胁视力的糖尿病视网膜病变的人。

在由金奈马德拉斯糖尿病研究基金会(Madras Diabetes Research Foundation,简称“MDRF”)进行并在《Nature Eye》上发表的研究中,利用Remidio FOP可以拍摄关于糖尿病的视网膜图片(先前已经经过验证,临床灵敏度为93%,特异度为98%),而且图片能够被眼科医生和人工智能算法EyeArt进行阅片分级。这项研究表明,使用EyeArt自动化人工智能方案与Remidio Fundus on Phone (FOP),在检测糖尿病视网膜病变和威胁视力的DR上面具有非常高的灵敏度,分别达到95.8%和99.1%。对于基于自动化人工智能方案的DR检测在智能手机视网膜成像上面的作用和准确度,这应该是首项研究。

Remidio Innovative Solutions Pvt. Ltd.首席执行官阿南德-西瓦拉曼(Anand Sivaraman)博士表示:“在对Remidio基于智能手机的Fundus on Phone和像EyeArt这样的人工智能方案予以结合后,使用非常简单,现在有可能支持在全球范围内进行关于糖尿病视网膜病变的大规模公共健康筛查。”

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