韩国AI医疗影像公司VUNO表示，其AI眼底图像诊断支持解决方案VUNO Med-Fundus AI的研究已发表在最新一期的《转化视觉科学与技术》（Translational Vision Science & Technology, TVST）上。
VUNO发布了一份报告，显示其AI眼底图像诊断支持解决方案VUNO Med-Fundus AI提高了敏感度并减少了阅片时间。（图片来源：VUNO）
该研究由VUNO的研究团队与首尔国立大学盆唐医院眼科教授朴相俊合作进行，探讨了VUNO的深度学习技术在辅助临床眼底图像读取方面的有效性。
研究涉及14名医疗专业人员，包括8名专家和6名住院医师，他们分析了399张眼底图像，分别在有和没有VUNO Med-Fundus AI辅助的情况下进行。评估的重点是检测12种关键异常发现，包括出血、血管异常和玻璃膜疣。比较了有和没有AI支持的组之间的敏感度、特异性和每张图像的平均阅片时间。
研究表明，结合VUNO的深度学习技术可以提高识别异常病变的敏感度，同时保持特异性，显著减少了阅片者之间敏感度的差异，并缩短了眼底图像分析所需的时间。
值得注意的是，当不使用VUNO Med-Fundus AI时，住院医师组在九项发现中的敏感度显著低于专家组。然而，在AI支持下，住院医师表现出与专家相当的敏感度水平。
除了提高诊断准确性外，VUNO Med-Fundus AI还加速了阅片过程。住院医师组的每张图像平均阅片时间减少了约26%，从16.4秒减少到12.1秒，而专家组的阅片时间略有减少，从9.6秒减少到9.4秒。
VUNO首席执行官李叶夏表示：“我们的研究表明，VUNO的深度学习技术不仅限于诊断特定疾病，还能帮助检测广泛的异常病变，为更广泛的应用铺平了道路。这项研究证实，通过Fundus AI，经验较少的医疗专业人员可以达到与资深眼科医生相当的诊断准确性。”
该公司预计，这项技术将特别有助于常规眼科筛查和管理糖尿病和高血压患者的慢性并发症。
研究结果与VUNO Med-Fundus AI在8月份被韩国保健福祉部指定为创新医疗技术的决定相符。自10月以来，该解决方案已在临床环境中作为非报销服务提供。
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