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TBSI核心科学家Guo Xin教授伯克利团队开发机器学习算法和系统 大幅提升糖尿病视网膜病变筛查准确率

May 30 2019

清华-伯克利深圳学院(以下简称TBSI)核心科学家、加州大学伯克利分校讲席教授、美国劳伦斯国家实验室科学家 Guo Xin教授,与由她创建的伯克利数据与风险分析实验室(以下简称RADAR Lab)的科研团队(包括博士生Guan Wang和研究员Cheng-ju Wu),利用机器学习技术开发出的新算法和系统,协助眼科专家提高对糖尿病视网膜病变(以下简称DR)筛查的准确性。

Guo Xin教授的研究领域为随机控制和机器学习。她和她的团队自2016年开始,在江西进行研发试用,并在江西多个县镇参加糖尿病视网膜病变、青光眼病的筛查工作。目前在DR筛查方面取得成效,准确检测率达97%,而眼科专家检测DR的平均一致性为65%。Guo Xin教授团队开发的这个机器学习算法,通过检测眼底视网膜图像中的病症,大幅提高了DR筛查的准确性。Guo Xin教授希望利用机器学习技术在其他17种主要眼病的筛查方面取得更多突破。她和她的团队正在协助地方医院创建一个新的远程诊断系统来筛查DR,医院希望这项技术可以帮助更多基础贫困区域的患者。

江西省基层地区人们排队接受公益眼病筛查

据了解,目前全世界估计有4.15亿人患有糖尿病,预计这一数字到2040年将增加到6.42亿。大约三分之一的糖尿病患者患有DR,而DR是糖尿病患者视力丧失的最常见原因。虽然早期发现和治疗可以有效预防DR引起的失明,但长期以来面临难以精确、快速诊断的问题。Guo Xin教授团队开发的算法和系统,将为DR的筛查与诊断带来变革。


来源:https://ieor.berkeley.edu/new-machine-learning-technique-may-help-prevent-blindness-for-millions-of-diabetics/

文:马小帅