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突破性研究顯示Remidio Innovative Solutions設(shè)備篩查DR敏感度

在初級護(hù)理中使用智能手機(jī)和自動人工智能進(jìn)行糖尿病性視網(wǎng)膜病變篩查具有很高的敏感度
Remidio Innovative Solutions Pvt. Ltd.
2019-10-10 16:09 7558
印度孟買Aditya Jyot Foundation for Twinkling Little Eyes的一個團(tuán)隊使用Remidio Innovative Solutions的基于智能手機(jī)的視網(wǎng)膜相機(jī),在孟買的市民藥房中篩查了糖尿病患者。

印度班加羅爾2019年10月10日 /美通社/ -- 即使在美國和歐盟,也有近50%的糖尿病患者沒有進(jìn)行一年一度的眼科檢查。在許多國家,只有不到10%的患者通過初級保健醫(yī)生轉(zhuǎn)到眼科醫(yī)生那里完成了視網(wǎng)膜擴(kuò)張檢查。

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

技術(shù)可以在增強(qiáng)初級保健醫(yī)生的能力方面發(fā)揮作用。基于初級保健的糖尿病性視網(wǎng)膜?。ê喎QDR)篩查可以做到早期發(fā)現(xiàn),避免全球近4.25億糖尿病患者因DR導(dǎo)致的失明。

在《JAMA Ophthalmology》雜志上報道的一項研究中,印度孟買Aditya Jyot Foundation for Twinkling Little Eyes的一個團(tuán)隊使用Remidio Innovative Solutions的基于智能手機(jī)的視網(wǎng)膜相機(jī),在孟買的市民藥房中篩查了糖尿病患者,并驗證了這款集成Medios AI對DR的診斷準(zhǔn)確性。Medios AI可在不到10秒的時間內(nèi)提供視網(wǎng)膜診斷報告,并可在智能手機(jī)上直接進(jìn)行推斷。

Remidio的智能手機(jī)相機(jī)上捕獲的圖像由Medios AI進(jìn)行自動分析。同時由玻璃體視網(wǎng)膜專家對它們進(jìn)行分級。Medios AI由基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的兩種不同算法組成,一種算法評估圖像質(zhì)量,另一種算法將健康圖像與具有參考DR (RDR)的圖像分開。

Medios AI算法對RDR的臨床敏感性和特異性分別為100%和88.4%,對任何DR的臨床敏感性和特異性分別為85.2%和92.0%,超過了美國食品及藥物管理局(FDA)的RDR敏感性85%和特異性82.5%的優(yōu)勢終點。

約翰-霍普金斯大學(xué)彭博公共衛(wèi)生學(xué)院(Johns Hopkins Bloomberg School of Public Health)眼科學(xué)副教授、醫(yī)學(xué)博士T.Y. Alvin Liu在應(yīng)邀評論中稱該研究為“顛覆性的”。

該研究的主要作者Natarajan博士認(rèn)為:“這項研究為在沒有互聯(lián)網(wǎng)基礎(chǔ)設(shè)施的地區(qū)實施大規(guī)模的DR篩查模式鋪平了道路。這比谷歌和其他人工智能公司的做法領(lǐng)先一步,因為他們需要他們的人工智能模型運行在外部服務(wù)器上,這就需要互聯(lián)網(wǎng)接入?!?/p>

該設(shè)備和自動人工智能已通過CE認(rèn)證,可在歐盟使用。先前驗證相同器械的臨床研究發(fā)表在《Nature Eye》和《Ophthalmology Retina》上。

消息來源:Remidio Innovative Solutions Pvt. Ltd.
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