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2021年9月22日，美國FDA首次公布了已獲得許可的人工智能（Artificial Intelligence, AI）相關醫療器械名單，并于2022年10月5日再次進行補充，截至目前，該清單已有521項產品及相關信息，這意味著醫學人工智能研究已經進入臨床轉化應用階段。然而，大多數基于AI的模型是基于實驗室預處理過的高質量圖像進行構建的，這并不代表真實世界同樣適用。既往真實世界研究顯示，約21%現場拍攝的眼底彩照無法被AI系統識別，嚴重影響臨床診療效率。

近期，中山大學中山眼科中心等聯合研究團隊歷時近4年，納入六萬多張來源于不同場景和設備的眼底彩照，受流式細胞儀技術的啟發，開發了基于深度學習的眼底圖像質量智能管理系統（DeepFundus）。該系統含多個眼底圖像質量智能分類模型，可參照臨床實踐規范對模型輸出結果進行分類，實現真實世界環境下的眼底圖像高通量分析和精確轉診。該團隊在國內多家醫療機構開展的前瞻性隊列研究證實DeepFundus系統所有模型的AUC均在0.9以上，具有較高的準確性和較好的應用前景，為醫學數據質量問題的解決提供了新思路。相關研究結果于2023年1月19日以“DeepFundus: A flow-cytometry-like image quality classifier for boosting the whole life cycle of medical artificial intelligence”為題發表在《Cell Reports Medicine》雜志上。

注：此研究成果摘自《Cell Reports Medicine》，文章內容不代表本網站觀點和立場。

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關鍵詞： 真實世界 圖像質量 人工智能

責任編輯：Rex_22