印度班加羅爾2018年3月13日電 /美通社/ -- 在國際期刊《Nature Eye》上發(fā)表的一項新研究表明，利用Remidio的Fundus on Phone（手機眼底檢查，FOP）設備 -- 進行FDA 510k登記注冊、獲得CE標志和基于智能手機的視網膜成像設備，與Eyenuk的EyeArt人工智能算法，可以在檢測糖尿病視網膜病變(DR)與威脅視力的DR方面實現非常高的靈敏度，分別達到95.8%和99.1%。

糖尿病是一個影響全球超過4.22億人的重大問題，有可能會引起名為糖尿病視網膜病變、可以威脅視力的癥狀。在由糖尿病視網膜病變引起的視力喪失中，有90%都能借助早期檢測和及時治療予以預防。進行糖尿病視網膜病變篩查的難點主要在于兩大關鍵挑戰(zhàn)：(a) 視網膜成像設備成本很高；(b) 缺乏由專業(yè)眼科醫(yī)生進行治療的渠道，舉例來說，現在能夠為超過7000萬印度糖尿病病人進行篩查的專科醫(yī)生只有15,000名。

不過總部位于印度班加羅爾的Remidio Innovative Solutions卻憑借其高品質便攜式設備，顛覆了視網膜成像領域。Remidio Fundus on Phone (FOP)在智能手機上工作，重量只有傳統(tǒng)系統(tǒng)的二十分之一，價格只有五分之一，無需放大瞳孔就能成像。

直到最近，糖尿病視網膜病變只能由眼科醫(yī)生和受過訓練的閱片分級師進行檢測。不過現在能夠利用人工智能(AI)來進行視網膜圖像閱片分級，尤其是針對那些出現威脅視力的糖尿病視網膜病變的人。

在由金奈馬德拉斯糖尿病研究基金會（Madras Diabetes Research Foundation，簡稱“MDRF”）進行并在《Nature Eye》上發(fā)表的研究中，利用Remidio FOP可以拍攝關于糖尿病的視網膜圖片（先前已經經過驗證，臨床靈敏度為93%，特異度為98%），而且圖片能夠被眼科醫(yī)生和人工智能算法EyeArt進行閱片分級。這項研究表明，使用EyeArt自動化人工智能方案與Remidio Fundus on Phone (FOP)，在檢測糖尿病視網膜病變和威脅視力的DR上面具有非常高的靈敏度，分別達到95.8%和99.1%。對于基于自動化人工智能方案的DR檢測在智能手機視網膜成像上面的作用和準確度，這應該是首項研究。

Remidio Innovative Solutions Pvt. Ltd.首席執(zhí)行官阿南德-西瓦拉曼(Anand Sivaraman)博士表示：“在對Remidio基于智能手機的Fundus on Phone和像EyeArt這樣的人工智能方案予以結合后，使用非常簡單，現在有可能支持在全球范圍內進行關于糖尿病視網膜病變的大規(guī)模公共健康篩查。”