Новое исследование показывает, что модели глубокого обучения могут точно диагностировать инфекционный кератит (ИК). Исследователи из Бирмингемского университета провели метаанализ 35 исследований, в которых использовались ИИ-модели для идентификации ИК. Результаты, опубликованные в eClinicalMedicine, показывают, что модели могут соответствовать точности диагностики офтальмологов, достигая чувствительности 89,2% и специфичности 93,2% по сравнению с 82,2% и 89,6% соответственно у экспертов.
Доктор Даррен Тинг, старший автор исследования, подчеркнул потенциал ИИ в «революционизации» лечения инфекции роговицы, особенно в регионах с ограниченным доступом к специализированному уходу за глазами.
ИИ-модели проанализировали более 136 000 изображений роговицы и смогли эффективно различать здоровые глаза, инфицированные роговицы и различные основные причины ИК. Хотя эти результаты являются многообещающими, авторы исследования подчеркнули необходимость более разнообразных данных и дальнейшей валидации для обеспечения «надежности».
Материалы новостного характера нельзя приравнивать к назначению врача. Перед принятием решения посоветуйтесь со специалистом.
