蒙特利尔研究人员表示,通过人工智能(AI)对视网膜照片进行分析,有望帮助检测出约 100 种疾病,有时甚至能在患者出现首发症状之前就有所察觉。他们指出,检测范围并不局限于眼部疾病,还可涵盖心血管疾病、全身性疾病以及神经退行性疾病。 École de technologie supérieure(ÉTS)的研究员 Ismail Ben Ayed 教授在 ÉTS–DIAGNOS 主席职位的官方发布会后,向加拿大通讯社(The Canadian Press)独家透露:“我们希望协助临床医生进行大规模的人群快速筛查,涵盖眼部和全身性疾病,以防止视力受损或其他潜在的危险病症。” Ayed 教授同时在 Diagnos 公司担任负责人工智能的首席科学家。他和同事们认为,这种方法能显著提高筛查速度,并有助于预防包括视力丧失在内的严重并发症。截至目前,该 AI 已经利用患者提供的约 50 万张图像进行了训练。 具体而言,他解释道,这项技术能够对临床环境中拍摄的视网膜图像进行分析,而所使用的设备早已在验光师和眼科医生中广泛普及。Ayed 教授的科研领域主要包括医学图像分析和计算机辅助诊断,他表示:“医生拿到的还是同样的图像,不同之处在于我们对图像的处理方式。” “我们获取医生在进行全面眼部检查时捕捉到的图像,并对其进行分析,然后将这些信息反馈给他们。令人振奋的是,这些图像中包含着大量的生物标志物,而且不仅仅关系到眼睛的健康。”他补充道,该系统能够“提取出肉眼无法察觉的极其复杂的信息,例如与心血管健康密切相关的血管结构测量数据”。 他保证,此举的目的并非要取代专科医生,而是为他们提供一种快速的分诊工具,从而更敏锐地识别高风险病例,并缩短患者获得诊断的时间。 这款 AI 的独特之处在于,它能够向临床医生“解释”自己是如何得出结论的。例如,它能指出图像中支持其结论的区域,并评估自身结论的不确定性程度,从而将最终诊断的责任留给医疗人员。 |






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