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美在线AI眼睛检测工具 可减67%诊断错误

史丹佛大学的StAT可减少传统Snellen检测的人为错误以提高准确性。myeyes.ai

史丹佛大学(Stanford University)计算机科学教育教授Chris Piech带领的研究团队根据过去累积的知识,运用基于Bayesian统计原则的人工智能(AI)算法,发展新的眼睛检查方法史丹佛敏锐测试(StAT),可减少传统Snellen检测人为错误以提高准确性。

根据AI Daily报导,定期眼睛检查一般采用1862年发明的Snellen检测,受测者从固定距离辨识图表上越来越小的一系列符号,能清楚辨识越小的符号视力敏锐度的得分越高。Snellen检测足以诊断白内障、青光眼、圆锥角膜、近视等视力问题,但受测者可能会用猜的而导致检测结果不正确。

Chris Piech教授注意到Snellen检测的缺陷与限制,因此致力于找出能排除Snellen检测的人类错误、提升正确性的眼睛检查方式。StAT的作业原理类似AI根据使用者的音乐喜好创建播放清单,或是基于互联网浏览习惯选择要显示的广告,能更精准的推测使用者猜测的机率,因此可更正确的预测Snellen检测受测者的得分。

研究团队接著用计算机重复模拟受测者检测的情况,并将一般常见的错误与倾向列入考量。虽然改变眼科学的现况与引进新的专业标准并不容易,但StAT的算法可减少74%的诊断错误,检测结果已开始让一些执业医师感到信服,虽然目前尚无法取代眼科医师亲自检查,但未来必定会大幅提升眼睛照护。

在线眼睛检查并非新观念,但StAT可减少67%的诊断错误,已获得许多美国眼科医师推荐。Krieger Eye Institute眼科医师Laura Green指出,同业大多需要准确、快速的眼睛检查方法,她认为StAT将很快获得逾80%的眼科执业医师采用。此外眼睛有慢性症状的病患,也能在家使用StAT持续自我监测病况发展,而无需到医疗院所定期检查眼睛。

使用者首先要校准屏幕并输入眼睛跟屏幕间的距离,接著StAT会在屏幕上显示开口朝著上、下、左、右4个方向之1,且不同大小的的字母E来分别测试两眼,使用者可透过智能型手机或键盘输入答案。包括屏幕亮度与房间照明等因素都可能影响使用者的测试分数,因此接下来研究团队将把使用StAT时的环境因素列入考量。

研究团队最终以在线检测的形式推出StAT,目前已在myeyes.ai网站提供试用。


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