在初级保健中使用智能手机和自动化AI在检测糖尿病性视网膜病变方面具有很高的敏感性

即使在美国和欧盟，几乎50%的糖尿病患者也没有接受年度眼科检查。在许多 ，只有不到10%的由其初级保健医生转诊至眼科医生的患者有效地完成了眼底检查。

技术可以在增强初级保健医生的能力中发挥作用。这项在初级保健中识别糖尿病性视网膜病(DR)的审查可以实现早期发现，避免了全世界近4.25亿糖尿病患者的DR造成的失明。

在《 JAMA眼科杂志》上报道的一项研究中，印度孟买眨眼小眼睛基金会的Aditya Jyot团队利用Remidio Innovative Solutions的智能手机在视网膜孟买相机检查了孟买市民诊所的糖尿病患者，并进行了验证AI的诊断准确性意味着可以检测RD。AI Media可在不到10秒的时间内提供视网膜诊断报告，其推断直接在智能手机上进行。

Remidio的智能手机相机上捕获的图像由AI Media进行自动分析。同时，他们已通过玻璃体和视网膜专家的鉴定。媒体AI由基于卷积神经网络的两种不同算法组成，一种算法评估图像质量，另一种算法将健康图像与可衍生RD(RDD)图像分开。

发现AI平均算法的临床敏感性和特异性对于RDD分别为100%和88.4%，对于任何RD分别为85.2%和92.0%，超过了标准FDA优越性评估的结果，对RDD的敏感度为85%，特异性为82.5%。

约翰·霍普金斯大学彭博公共卫生学院眼科副教授TY Alvin Liu博士在嘉宾评论中将这项研究描述为“范式修改器”。

该研究的主要作者Natarajan博士认为：“该研究为甚至在没有Internet基础设施的地方实现大规模模型的DR检测开辟了道路。这是Google和Google所采用方法的一大进步其他需要将AI模型运行在外部服务器上的AI公司需要Internet访问。”

该设备和自动AI带有CE标志，可在欧盟使用。在自然眼 和眼科视网膜上发表了验证该设备的先前研究。

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