IBM使用深入的學習來更好地發現導致失明的主要原因

ZD至頂網軟體頻道消息：在最近使用認知技術應對眼病方面，IBM開發了一種簡單的方法來幫助醫生診斷糖尿病視網膜病變。

IBM周四宣布了其在應對眼病方面的最新突破，採用新的研究方法，可幫助醫生診斷並對糖尿病視網膜病變(DR)進行分類。

DR是糖尿病的併發症，也是美國失明的主要原因之一。使用深度學習和視覺分析技術，IBM研究人員能夠對患者糖尿病視網膜病變(DR)的嚴重程度進行分類，準確程度達到86%。

該方法只需20秒就能識別和分類，這可以幫助更多的醫生篩檢更多的患者。目前，糖尿病視網膜病變患者由專家臨床醫生篩檢，經常是手動的，整個過程非常耗時。

根據視網膜上的損傷和視網膜血管的損傷，DR的嚴重程度被分為五級(無DR;輕度;中度;嚴重;增殖性DR)。

IBM分類疾病的新方法結合了兩種分析方法——卷積神經網路(CNN)與基於字典的學習，都納入DR特異性病理學。

研究結果在本周在墨爾本舉行的IEEE國際生物醫學影像學研討會(International Symposium on Biomedical Imaging)上提出。

這項工作建立在IBM Research的深層學習技術和圖像分析技術的基礎之上，可幫助診斷眼部疾病。IBM在醫療保健行業使用認知技術方面投入巨大，全球共有12個研究實驗室專註於對眼科疾病、肺癌和黑色素瘤的一系列疾病進行醫學影像分析。