Google AI从视网膜成像数据中检测出贫血

最近的一项研究发现，由Google Health研究人员开发的深度学习模型可帮助提供者基于无创性视网膜筛查而不是传统的血液检查来诊断贫血。

在这项发表在《自然生物医学工程》上的研究中，谷歌健康团队开发了人工智能算法，并将其应用于来自约57,000名参与者的114,000多个视网膜眼底图像。结合患者的年龄和性别数据，该模型能够以88%的准确率检测贫血。

据医学博士Akinori Mitani的博客文章称，尽管深度学习模型最初是使用主要由白人参与者组成的数据集开发的，但为了解决持续存在的算法偏差问题，但该模型已在来自亚洲的单独数据集中进行了验证，并取得了可比的结果，博士，该研究的主要作者和Google Health的研究工程师。

此外，在发现贫血对眼睛的这些可量化影响后，研究人员进行了分析，发现视盘和周围血管最有可能包含贫血迹象。

Mitani博士总结说：“这种无创性筛查贫血的方法可以为现有的糖尿病眼病筛查计划增加价值，或者支持比血液检测更快，更容易的贫血筛查。”“我们希望这将激发更多的研究，以揭示现有医学测试的新科学见解，并有助于改善早期干预措施和健康结果。”