隨著生活方式的改變，糖尿病已成為全球危害人類健康的重要流行性疾病之一。在我國，約有1.1億糖尿病患者。糖尿病的最大危害是各種并發癥，患者若不加控制有八成患糖網病概率。糖網病作為18-65歲年齡段居首位的致盲眼病，其失明風險比正常人高25倍。
“定期眼底篩查可在早期發現糖網病的同時對自然病程進行干預，減緩病情進展，降低失明風險達94.4%。”團隊成員奚子為、火生旭告訴記者。“然而，2016年中華醫學會第二十一次全國眼科學術大會數據顯示，我國還有20%的縣級醫院沒有眼科，眼科醫師尤其是眼底專業醫師較少，與糖尿病患者比近1：3000。這些使得定期篩查、早期發現難以實現。”
該團隊在信息科學專家榮輝桂、李肯立和中南大學湘雅二醫院眼科專家羅靜等組成的導師團指導下發現，在國家超算長沙中心強大的數據處理和計算能力支撐下，一個深度學習算法能夠發現眼底照片中的糖網病跡象，從而實現自動判片和輔助診斷。“我們對8萬多張眼底照片進行了測試，結果表明，算法的表現已達到專業眼科醫生的水準，準確率為91%，耗時約為醫生人工診斷的三十分之一。我們希望能幫助醫生篩查更多的病人，減輕眼科醫生的工作強度，降低人眼判片的誤差，尤其是在資源有限的基層醫院和社區醫院中。同時，也希望能為糖尿病的慢病管理以及精準防控提供新的思路。”
目前該檢測方法正在中南大學湘雅二醫院、貴州省人民醫院、貴陽市北京路社區第一衛生服務站進行初步的臨床驗證和測試。
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