人工智能如何保护数百万人免于视力丧失
近视，通常称为近视眼，越来越普遍，尤其是在儿童中。专家预测，到2050年，全球约50%的人口将受到近视的影响，这可能导致视力丧失。研究人员认为，这一激增部分原因是由于“近距离工作”增加，即长时间聚焦在智能手机和电脑屏幕等近处物体上。
近视增加视力丧失的风险
尽管许多人通过眼镜或隐形眼镜管理近视，但有些人会发展成一种更严重的状况，称为近视性黄斑病变。这种状况发生在眼球拉长成橄榄球形状时，导致负责中央锐利视觉的黄斑区被拉伸和损伤。这种变形会导致视力受损，甚至可能导致严重的视力丧失或失明。
2015年，近视性黄斑病变导致1000万人视力受损。如果当前趋势继续下去，预计到2050年，将有超过5500万人因这种状况而经历视力丧失，全球约1800万人可能因此失明。
利用技术改善早期检测
由于近视性黄斑病变不可逆，早期检测至关重要。在初期发现这种状况可以改善健康结果，尤其是对于儿童。眼科医生可以开具特殊隐形眼镜或眼药水，以减缓疾病的进展。
亚利桑那州立大学计算机与增强智能学院的一组研究人员正在开发新的诊断工具，利用人工智能（AI）更有效地筛查近视性黄斑病变。该大学的计算机科学与工程教授王亚林强调了技术的重要潜力。“人工智能正在引发一场革命，利用全球知识提高早期诊断的准确性，”他说，“这些进步将降低医疗成本，改善整个社会的生活质量。”
获奖的人工智能算法
为应对这一需求，医学图像计算和计算机辅助干预（MICCAI）学会在2023年发起了一个挑战，旨在改进用于视网膜图像的计算机辅助筛查系统。目前，近视性黄斑病变是通过光学相干断层扫描（OCT）诊断的，该扫描使用反射光创建视网膜的详细图像。这些扫描通常由眼科医生手动检查，耗时且需要专业知识。
王教授和他的团队，包括博士生朱文慧和神经学家兼兼职教员杜米特拉斯库博士，参加了MICCAI挑战赛并获奖。他们的工作第一部分是将近视性黄斑病变分为五个严重程度类别。准确分类有助于眼科医生提供更个性化和有效的治疗。
研究人员开发了新的AI算法，称为NN-MobileNet，旨在帮助软件更有效地分析视网膜图像并预测近视性黄斑病变的正确分类。他们的研究发表在《近视性黄斑病变分析》杂志上。
深度神经网络的关键见解
接下来，团队致力于科学界使用深度神经网络（一种AI）预测视网膜扫描中的球镜值。球镜值是对眼睛屈光误差的估计，对于开具矫正镜片至关重要。通过开发新的AI算法，强调数据质量和相关性，他们在最小化计算资源需求的同时取得了卓越的结果。这项研究也发表在《近视性黄斑病变分析》杂志上。
此外，王教授与其他MICCAI挑战赛的获胜团队合作，在9月份发表在《美国医学会眼科杂志》上的第三篇研究论文中，分享了他们的发现，以促进近视性黄斑病变早期和有效诊断的进一步进展，旨在改善全球的医疗保健结果。
解决健康不平等
王教授解释说，推动他工作的动力之一是解决健康不平等问题。“生活在农村地区的人们很难获得复杂的成像设备和看医生的机会，”他说，“一旦基于人工智能的技术可用，将显著改善全球人口的生活质量，包括生活在发展中国家的人们。”
防止视力丧失的解决方案
计算与增强智能学院院长罗斯·马切耶夫斯基称赞王教授的项目是医疗领域创新工作的一个重要例子。“随着近视和近视性黄斑病变的增加，需要解决方案来防止视力丧失，并帮助医疗专业人员为患者提供最佳治疗方案，”马切耶夫斯基说，“王亚林的创新研究是利用人工智能解决这一严重医疗问题的合理方法。”
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