伯明翰牵头的一项研究发现，人工智能驱动的模型在诊断感染性角膜炎（IK）方面的表现与眼科医生相当，为全球眼保健改善带来了希望。
2024年10月21日
眼部护理专家可能会看到人工智能在诊断感染性角膜炎（IK）方面的帮助，这是全球角膜失明的主要原因之一。一项新研究发现，深度学习模型在识别感染方面的准确性与眼科医生相当。
在发表于《eClinicalMedicine》的元分析研究中，伯明翰大学的Darren Ting博士与一个全球研究团队合作，分析了35项利用深度学习（DL）模型诊断感染性角膜炎的研究。
研究中的AI模型在诊断准确性上与眼科医生相当，表现出89.2%的敏感性和93.2%的特异性，而眼科医生的敏感性和特异性分别为82.2%和89.6%。
“AI有潜力提供快速、可靠的诊断，这可能彻底改变我们如何管理全球范围内的角膜感染。”该研究的高级作者Darren Ting博士说。
研究中的模型分析了超过136,000张角膜图像的组合，作者表示，结果进一步展示了人工智能在临床环境中的潜在应用。
伯明翰大学的Darren Ting博士、伯明翰健康合作伙伴（BHP）研究员和眼科顾问医师说：“我们的研究表明，AI有潜力提供快速、可靠的诊断，这可能彻底改变我们如何管理全球范围内的角膜感染。这尤其对那些专科眼科护理资源有限的地区特别有希望，有助于减少全球范围内可预防的失明负担。”
AI模型还证明了在区分健康眼睛、感染角膜以及IK的各种潜在原因（如细菌或真菌感染）方面的有效性。
尽管这些结果突显了深度学习在医疗保健中的潜力，但研究作者强调了需要更多样化的数据和进一步的外部验证，以提高这些模型在临床应用中的可靠性。
感染性角膜炎是一种角膜炎症，影响数百万人，尤其是在低收入和中等收入国家，这些地区的专科眼科护理资源有限。随着AI技术的不断发展并在医学中发挥关键作用，它可能很快成为预防角膜失明的重要工具。
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