概要: 根据美国医学会杂志(JAMA)发表的一项研究，一个能够学习执行通常需要人类智力的任务的人工智能计算系统可以在多民族人群中分别检测出显示糖尿病性视网膜病变和相关眼疾的视网膜图像以及没有显示此类疾病的视网膜图像。
为何对该问题感兴趣：糖尿病性视网膜病变是一种威胁视力的眼疾。 筛查糖尿病性视网膜病变所面临的挑战之一是缺乏经过训练的能够评估视网膜图像的专业人员。
研究参与者及时间：分别来自中国，印度，马来西亚，以及西班牙裔，非洲裔美国人和白人患者的494,661幅视网膜图像。
研究什么（研究内容）：测试该经过开发和训练来将视网膜图像分类以检测糖尿病性视网膜病变以及可能的青光眼和年龄相关性黄斑变性的深度学习计算机系统的性能，并将其与人类评估者在进行比较。
作者：Tien Yin Wong, M.D., Ph.D., 新加坡国家眼科中心，新加坡，以及合作者
研究结果：该计算机系统在识别糖尿病性视网膜病变和相关眼疾的视网膜图像上具有很高的正确率。
研究局限：用来训练和测试计算系统的数据库还需进行改进。
研究结论：有必要进行更多的研究来评估在卫生保健机构中如何使用这样的计算系统来改善视力治疗的结果。
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