想象一下，走进超市、火车站或购物中心，无需预约即可在几秒钟内完成青光眼筛查。借助基于人工智能的青光眼筛查系统（AI-GS），这一愿景即将成为现实。
青光眼是日本乃至全球导致不可逆性失明的主要原因。早期诊断至关重要，因为该疾病会悄无声息地进展，逐渐缩小患者的周边视野。患者往往在初期并未察觉到视力损失，这意味着在他们考虑就医之前，可能已经发生了广泛的、不可逆转的损伤。因此，由于眼科医生资源有限以及大规模筛查的挑战，尤其是在资源匮乏地区，许多病例未能得到及时诊断。
“这就是我们开发了一种新的、快速且便携的测试方法的原因。它能够分析多个青光眼的关键指标，整合发现结果，并以前所未有的精确度确定疾病的有无。”东北大学的中泽教授解释道。
AI-GS 由东北大学医学院中泽教授和Sharma副教授领导的研究团队开发。
该AI-GS网络在一个包含8,000张眼底图像的数据集上进行了测试，这些图像是青光眼损害发生的位置。结果显示，该系统在95%的特异性下达到了93.52%的敏感性——这一水平可与专业眼科医生相媲美。与传统的AI模型不同，该系统擅长检测早期青光眼，即使是在眼底异常非常细微且难以识别的情况下也能准确检测。
在人工智能驱动的医疗保健领域，一个主要的挑战是其缺乏可解释性——所谓的“黑箱”问题，即不清楚AI是如何得出结论的。AI-GS通过为每个诊断特征提供数值来解决这个问题，使眼科医生能够理解和验证其决策过程。这种透明度增强了信任感，并促进了其在临床实践中的无缝集成。
为了使实际应用尽可能简单，大小也是一个重要方面。AI-GS网络仅110 MB，设计用于便携性和高效性。它只需要极少的计算能力，并能在不到一秒钟的时间内提供诊断结果。
“AI-GS将专家级的青光眼筛查带到了您的口袋里，补充了专科评估。它可以运行在移动设备上，并可以在各种公共场所使用，例如火车站或偏远地区，这些地方通常很难接触到眼科医生。”东北大学的Sharma副教授说。
“这项人工智能技术通过使专业级诊断变得可及，填补了青光眼检测中的关键空白。”中泽教授评论道，“通过实现大规模的早期检测，我们有可能防止全球数百万人因青光眼而失明。”
凭借其高精度、可解释性和轻量级设计，AI-GS网络代表了人工智能驱动的眼科学的重大突破，将青光眼筛查从医院带入日常生活。该系统的广泛应用有望彻底改变青光眼护理，确保没有患者因无法接触专科医生而被漏诊。
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