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突破性研究显示Remidio Innovative Solutions设备筛查DR敏感度

在初级护理中使用智能手机和自动人工智能进行糖尿病性视网膜病变筛查具有很高的敏感度
Remidio Innovative Solutions Pvt. Ltd.
2019-10-10 16:09 6513
印度孟买Aditya Jyot Foundation for Twinkling Little Eyes的一个团队使用Remidio Innovative Solutions的基于智能手机的视网膜相机,在孟买的市民药房中筛查了糖尿病患者。

印度班加罗尔2019年10月10日 /美通社/ -- 即使在美国和欧盟,也有近50%的糖尿病患者没有进行一年一度的眼科检查。在许多国家,只有不到10%的患者通过初级保健医生转到眼科医生那里完成了视网膜扩张检查。

Automated Diabetic Retinopathy detection by The World's first offline AI.
Automated Diabetic Retinopathy detection by The World's first offline AI.

技术可以在增强初级保健医生的能力方面发挥作用。基于初级保健的糖尿病性视网膜病(简称DR)筛查可以做到早期发现,避免全球近4.25亿糖尿病患者因DR导致的失明。

在《JAMA Ophthalmology》杂志上报道的一项研究中,印度孟买Aditya Jyot Foundation for Twinkling Little Eyes的一个团队使用Remidio Innovative Solutions的基于智能手机的视网膜相机,在孟买的市民药房中筛查了糖尿病患者,并验证了这款集成Medios AI对DR的诊断准确性。Medios AI可在不到10秒的时间内提供视网膜诊断报告,并可在智能手机上直接进行推断。

Remidio的智能手机相机上捕获的图像由Medios AI进行自动分析。同时由玻璃体视网膜专家对它们进行分级。Medios AI由基于卷积神经网络的两种不同算法组成,一种算法评估图像质量,另一种算法将健康图像与具有参考DR (RDR)的图像分开。

Medios AI算法对RDR的临床敏感性和特异性分别为100%和88.4%,对任何DR的临床敏感性和特异性分别为85.2%和92.0%,超过了美国食品及药物管理局(FDA)的RDR敏感性85%和特异性82.5%的优势终点。

约翰-霍普金斯大学彭博公共卫生学院(Johns Hopkins Bloomberg School of Public Health)眼科学副教授、医学博士T.Y. Alvin Liu在应邀评论中称该研究为“颠覆性的”。

该研究的主要作者Natarajan博士认为:“这项研究为在没有互联网基础设施的地区实施大规模的DR筛查模式铺平了道路。这比谷歌和其他人工智能公司的做法领先一步,因为他们需要他们的人工智能模型运行在外部服务器上,这就需要互联网接入。”

该设备和自动人工智能已通过CE认证,可在欧盟使用。先前验证相同器械的临床研究发表在《Nature Eye》和《Ophthalmology Retina》上。

消息来源:Remidio Innovative Solutions Pvt. Ltd.
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