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中新網長沙5月31日電 (王昊昊 曾歡歡 李妍蓉)湖南大學31日對外透露，該校信息科學與工程學院一學生團隊成功提出一種針對糖尿病視網膜病變(簡稱「糖網病」)的人工智慧算法，不到3秒便能診斷出結果。
糖尿病已成為嚴重危害人類健康的重要流行性疾病之一。國際糖尿病聯盟(IDF)2017年全球糖尿病地圖(第8版)報告顯示，2017年全球約4.25億成人患糖尿病，其中約一半患者沒有得到診斷，中國糖尿病患者約達1.21億個。
糖尿病的最大危害是各種併發症，患者病情若得不到及時控制，患糖網病概率高達80%。糖網病是18歲至65歲年齡段居首位的致盲眼病，患糖網病失明的風險比正常人高出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，降低失明風險率達94.4%。」該校學生團隊成員奚子為說，「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%的縣級醫院沒有設眼科，眼科醫師尤其是眼底專業醫師較少，眼科醫師與糖尿病患者比約為1：3000。這使得定期篩查、早期發現難以實現。」
藉助國家超級計算長沙中心強大的數據處理和計算能力，該團隊在湖南大學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，發現深度學習的技術可以應用在糖網病檢測識別上，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水準，準確率達91%，耗時約為醫生人工診斷的三十分之一。」學生團隊成員火生旭說，希望我們的研究能幫助醫生篩查更多病人，減輕眼科醫生工作強度，降低人眼判片誤差，為糖尿病的慢病管理及精準防控提供新思路。
目前，該學生團隊研發的檢測及輔助診斷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臨床驗證和測試。檢測平台尚在搭建完善中。(完)
