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纽约（路透社健康）-根据一项新的研究，从眼底图像自动评估老年性黄斑变性（AMD）可能在治疗疾病中起到一定的作用。
来自巴尔的摩约翰霍普金斯大学的威尔默眼科研究所的NeilM.Bressler博士和他的同事们将AMD的自动评分与专家的人类评估进行了比较，以区别无病/早期AMD和中级到高级的AMD。
这个12年的数据来自美国国立卫生研究院(NIH)与年龄相关的眼病研究(AREDS)，它包含了来自名患者的超过个数字化彩色眼底图像。
测试了两种自动化的方法。9月28日，美国医学会杂志的一份在线报告显示，每一项都涉及到深度卷积神经网络(DCNN)对眼底图像的分析，其特征“不依赖人工特征选择”。
两种DCNN方法(有时被称为“深度学习方法”)与人类评分者进行比较，因为他们在评估两种类型的AMD严重程度时的准确性。根据国家卫生研究院的阿瑞兹数据集的黄金标准评估来衡量绩效。
作者报告了DCNN方法的准确性，从88.4%到91.6%，kappa得分接近或超过0.8，“与人类专家的表现水平相当。”DCNN方法下的接收机操作特性曲线的面积为0.94到0.96。
“眼保健专家稀缺资源在全球范围内，越来越多地使用数字摄影技术对患者进行评估，如深度神经网络和机器学习的方法，过程被扩展到帮助级图像在糖尿病视网膜病变、黄斑变性等领域，”RishiSingh博士说，在俄亥俄的克利夫兰诊所科尔眼科研究所眼科。
没有参与这项研究的辛格博士通过电子邮件向路透社健康表示，尽管这些算法仍处于研究阶段，但它们对检测疾病和风险分层的病人具有重要的意义，以确定谁需要治疗。
“该研究是深入学习研究老年性黄斑变性的黄斑的彩色照片，一个有趣的应用，”JohannaSeddon博士说，在波士顿的塔夫斯大学医学院的眼科流行病学和遗传学服务总监。
Seddon博士没有参与这项研究，他也警告说，区分一种不早期的疾病或早期的疾病，或者是晚期的AMD，这并不是一个巨大的挑战。她在给路透社健康的电子邮件中说:“这项研究并不适用于表现型的更精细的差异和分类。”
ManjuSubramanian是波士顿医疗中心眼科诊所的专家，他是波士顿医疗中心眼科诊所的副主任，他说，这项研究测试了一种在AMD评估中使用人工智能的新方法。
“这一新的自动化方法的敏感性和特异性是很高的，表明它在诊断和治疗AMD的临床应用潜力，”Subramanian博士说，他没有参与这项研究。
“如果适当地实施，”他在电子邮件中说，“人工智能的这种进步可能有助于早期识别和治疗，从而改善目前在美国和世界范围内服务不足的大量人群的眼科治疗。”
Subramanian博士说，下一步是在更多样化的人口中测试这项技术，而不是在这项研究中使用的照片。该研究的相应作者没有回复记者的置评请求。
这六名作者中有三名持有一项专利，用于自动检测AMD和其他视网膜异常的系统和方法。
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