全球有四‧一五億糖尿病患者,糖尿病常見併發症之一是糖尿病引起的視網膜病變,而這也是全球失明人數迅速攀升主因。為預防失明,糖尿病患者每年都應進行一次篩檢,而檢測糖尿病眼疾常見作法就是檢查眼底圖像。
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拍攝眼球底部的影像後,則會依據患者病變輕重程度分級,在檢測過程中,醫生觀察的影像都是檢驗眼球出血和滲液的指標。
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而全球具有經驗與知識的專家人力面臨短缺,印度因缺少近十二‧七萬名眼科醫生,導致近四十五%的患者在接受診斷前就已經失明。
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Google團隊與美國掃描影像單位及印度醫學單位合作,獲大量的影像案例作為研究基礎。首先建立影像標籤工具,並聘請五十四名眼科醫師辨識成像,再運用Inception(又名GoogLeNet)神經網路演算法辨識了約十三萬張成像以進行訓練,並依據判斷呈現五種等級的辨識結果。這個數據集目前被用來訓練深度神經網路,以協助醫師診斷糖尿病視網膜病變,同樣運作的原理也被應用在Google相簿中。% l0 H( |6 L$ [# x2 M
* Y/ i6 e+ E, ^5.39.217.76二○一六年,在美國醫學協會期刊《The Journal of the American Medical Association》上,發表了與一般眼科醫師的判讀具高度一致性的結果。
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隨著研究的進展,今年二月,也於《Ophthalmology》期刊中,進一步發表了與視網膜專科醫師的判讀高度相符的結果。
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