中山眼科中心用AI诊断糖网准确率达95% 糖友未来不去医院就能享受

糖尿病，一种在十个人中就有一个的慢性病，已然成为国人健康的重大威胁。它不仅影响身体内部的微血管系统，更可能引发糖尿病视网膜病变（简称糖网）等严重并发症，成为中老年人视力丧失的一大元凶。

面对糖网的威胁，早诊早治成为预防其致盲的唯一途径。中山大学中山眼科中心的何明光教授强调：“如果能早发现糖尿病视网膜病变，通过激光治疗，我们就能有效预防视力受损。”挑战在于如何精确筛选出需要接受激光治疗的糖尿病患者。

何明光教授正致力于此。他亲自为患者执行眼底检查，深知在我国进行大规模糖尿病患者眼底检查的艰巨性。由于患者数量庞大，且缺乏足够的眼科医生，这项任务显得尤为困难。

这时，人工智能展现了巨大的潜力。AI筛查糖网的准确率高达95%，为我们提供了新的解决方案。借鉴英国的经验，通过眼底检查和人工智能判读的全流程自动化，可以大大提高筛查效率和服务量。

何明光教授解释，以往糖网筛查的流程繁琐，需要技术人员拍照，再将图片传送到中心，由专业人员进行判断。这一过程不仅耗时耗力，还可能因为报告系统的延迟导致患者的依从性降低。而人工智能的即时识别，能大大提高图像质量和报告分级结果的准确性，尤其适用于没有眼科医生参与的筛查情景。

在人工智能的助力下，患者仅需5分钟就能拿到报告。在真实筛查中，75%的患者可当场得知自己的情况。如果出现异常情况，系统会自动将图片发回中心进行进一步处理。

在数字化医疗的时代浪潮下，科技的进步为我们带来了前所未有的便捷体验。近日，一项由何明光教授领衔的团队研发的AI筛查系统，在糖网病筛查领域取得了重大突破。这一系统的出现，预示着糖友们未来可以在家中轻松享受高科技的医疗服务，无需频繁奔波于医院。

何明光教授不仅深耕学术领域，还巧妙地利用国际合作网络，以澳大利亚和新加坡的人群为基础进行了深入研究。通过对影像样本的验证，模拟了真实筛查环境下的糖网病患者状况。令人振奋的是，这一AI系统在不同眼底照相机和不同色素特征的人群中，展现出了惊人的敏感性和特异性，分别高达92.5%和98.5%。

敏感性和特异性是评估一个医疗系统准确性的重要指标。简单来说，敏感性是指系统正确识别出异常状况的能力，而特异性则是指系统准确排除非异常状况的能力。这一数据的优异表现，足以证明AI筛查糖网的准确性和可靠性。

何明光教授表示：“我们的系统已经实现了全自动化的筛查过程，只需一台笔记本电脑，就可以轻松操作。未来，将全自动智能眼底照相机安装在内分泌门诊、体检中心或社区中心，就能进行高效的眼病筛查。我们期望通过这一系统，及时发现需要治疗的病人，并迅速进行转诊。这不仅大大提高了眼科医生的工作效率，还让糖尿病患者更容易获得眼科服务，提升了治疗效果。”

据了解，这一AI筛查系统已经获得了相关器械认证，正式进入国内市场。中山眼科中心正积极开展糖网AI筛查的试点工作。这意味着，在不远的将来，更多的人们将受益于这一科技创新，享受到更加便捷、高效的医疗服务。

作为权威的医疗资讯平台，对本次科技创新进行了及时报道。我们强调内容的原创性，任何单位和个人。内容合作请联系：。让我们一起期待这一科技成果在医疗领域的广泛应用，为更多患者带来福音。