近日，中美研究人員開發了一個利用大數據和人工智能的平臺。其不僅可識別兩種最常見的視網膜疾病，還能評估它們的嚴重程度。該平臺還可以根據胸部X射線圖像，區分兒童的細菌性肺炎和病毒性肺炎。相關成果日前發表于《細胞》雜志。

廣州市婦女兒童醫療中心和美國加州大學圣迭戈分校等機構的研究人員使用基于人工智能技術的卷積神經網絡學習了超過20萬張眼部光學相干斷層掃描圖。隨后，他們采用“遷移學習”技術，讓計算機學會將已獲得的知識用于解決其他相關問題。研究人員還使用了遮擋測試，對圖像的數百塊區域進行遮擋，評測準確度是否受到影響，從而識別出每幅圖像中令計算機做出相關診斷的最重要的病灶區域。

研究人員分析了人工智能平臺對黃斑變性和糖尿病性視網膜病的診斷。結果顯示，新技術可在30秒內判斷檢查者是否需要治療，準確度超過95%。研究人員還將該工具應用于兒童肺炎診斷。通過檢查胸部X光片，計算機能確定病毒和細菌性肺炎之間的差異，準確率超過90%。

除了進行醫學診斷，該人工智能平臺還可以提供轉診和治療建議。此外，該技術還有很多其他潛在的應用，比如在CT掃描和核磁共振成像中區分癌和非癌病變。