AI是如何來檢測貧血的

最新一項研究發(fā)現(xiàn)，由Google Health研究人員開發(fā)的深度學習模型，可基于視網膜篩查而不是傳統(tǒng)的血液檢查，來診斷是否貧血。

這項發(fā)表在《自然生物醫(yī)學工程》的研究顯示，谷歌健康團隊開發(fā)相關的人工智能（AI）算法，并將其應用于來自約57000名參與者，合共近114000多個視網膜圖像數據，結合患者的年齡和性別數據，該模型能夠以88％的準確率檢測貧血。

據了解，目前全球有16億人貧血，主要表現(xiàn)包括疲勞、虛弱，以及頭暈和嗜睡。貧血的診斷通常涉及血液測試，以測量血紅蛋白，即紅細胞中攜帶氧氣的重要蛋白質含量。懷孕期間的婦女患貧血的風險特別高，近五分之二以上人群受影響，貧血也可能是結腸癌的早期征兆，因此相關研究無論對于AI還是醫(yī)療來說都具有重大意義。

醫(yī)學博士Akinori Mitani表示，盡管深度學習模型最初是主要用于白人參與者組成的數據，從而集合開發(fā)的，但為了解決持續(xù)存在的算法偏差問題，該模型已在來自亞洲的單獨數據集中進行驗證，并取得相應成果。

此外，在發(fā)現(xiàn)貧血對眼睛的這些可量化影響后，研究人員進行分析，發(fā)現(xiàn)視盤和周圍血管最有可能包含貧血跡象。

綜上來看，這種無創(chuàng)性篩查貧血的方法可以為現(xiàn)有的糖尿病眼病篩查增加價值，或者支持比血液檢測更容易操作，且速度更快的貧血篩查。香港IDC新天域互聯(lián)也希望這能夠激發(fā)更多的研究，以促進現(xiàn)有醫(yī)學測試與新技術的結合，從而提供更加準確的醫(yī)療建議。

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