印度理工学院坎普尔分校研发 AI 眼底诊断系统 准确率超 92%

　　印度理工学院坎普尔分校(IIT Kanpur)计算机科学与工程系团队近日在《IEEE 医疗影像汇刊》发表研究成果：成功研发出基于深度学习的 “AI 眼底疾病诊断系统”，该系统可通过普通眼底照片自动识别糖尿病视网膜病变、青光眼等 5 种常见眼科疾病，临床试验准确率达 92.3%，远超传统人工诊断的平均准确率(78%)，且检测成本仅为人工诊断的 1/5。

　　该研究由 IIT Kanpur 教授阿努拉格・米什拉带领 8 人团队耗时 3 年完成，研究过程中收集了印度 7 个邦 15 家医院的 12 万张眼底照片(含不同年龄段、病史的患者数据)，通过改进的 ResNet-50 神经网络模型，实现 “图像预处理 — 病灶定位 — 疾病分类” 三步自动化诊断：系统首先去除照片中的反光、杂质，再定位黄斑区、视神经盘等关键区域，最后根据病灶特征(如微血管瘤、视网膜出血)分类疾病类型，整个过程仅需 20 秒。在北方邦勒克瑙眼科医院的临床试验中(2024 年 10 月 - 2025 年 1 月)，该系统对糖尿病视网膜病变的识别准确率达 94.1%，青光眼识别准确率达 89.7%，得到 12 名资深眼科医生的认可。

　　目前，该团队已与印度医疗设备公司 Skanray Technologies 合作，将系统集成到便携式眼底相机中，计划 2026 年 3 月推向市场，定价约 5 万卢比(约合 4000 元人民币)，远低于进口设备(约 30 万卢比)。阿努拉格・米什拉教授表示：“印度约有 1.2 亿糖尿病患者，其中 30% 面临视网膜病变风险，但农村地区眼科医生缺口达 80%，这套系统能让乡镇医院也具备精准诊断能力。” 勒克瑙眼科医院医生拉吉夫补充道：“我们已用该系统为 2000 余名农村患者筛查，其中 156 人早期发现青光眼，及时避免了失明风险。”

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