人工智能糖尿眼篩查研究

香港約有10%的35至64歲人士患有糖尿病，其中30%的人可能會發展成俗稱「糖尿眼」的糖尿病視網膜病，面對致盲風險。可是目前公營醫療系統人手不足，輪候時間長，影響患者及時得到適切治療的機會。

全新研發的自動便攜式眼底相機及人工智能識別和分析系統，收集了大量臨床和眼底圖像數據，並開發雲端分析系統，由眼科視光專家對圖像進行標註和分類。團隊還與澳洲全國眼科和全身疾病數據庫進行了連接，以獲得更全面的數據。通過這些數據，團隊研發出深度學習模型，能對眼底圖像進行自動識別和分析。有關深度學習模型在糖尿病視網膜病變、青光眼和老年黃斑變性等眼科疾病的識別方面表現出色。其中，糖尿病視網膜病變的分類準確率可達到98.9%。