相关实验视频
Updated: Jun 15, 2025
05:36
Subjective Refraction Test Using a Smartphone for Vision Screening
Published on: October 18, 2024
643
基于人工智能的移动应用程序的开发和测试,以实现印度北方邦的白内障积压免费状态
Madhavi Devaraj1, Vasanthakumar Namasivayam2, Satya Swarup Srichandan3
1Institute for Global Public Health, University of Manitoba, R070 Med Rehab Bldg, 771 McDermot Avenue, Winnipeg, MB R3E 0T6, Canada.
Asia-Pacific journal of ophthalmology (Philadelphia, Pa.)
|August 26, 2024
概括
一个人工智能移动应用程序被开发用于社区白内障查在北方邦,印度. "Roshni"应用程序在现场测试中实现了高灵敏度和特异性,帮助前线卫生工作者检测视力障碍.
科学领域:
- 眼科医生 眼科 眼科
- 人工智能的人工智能
- 公共卫生 公共卫生
背景情况:
- 印度的北方邦 (UP) 有3600万年龄在50岁以上的个人和350万视力障碍者,其中许多是由于白内障.
- 没有白内障积压的状态需要社区一级的查和治疗这个人群.
- 一个由人工智能驱动的移动应用程序,
研究的目的:
- 从人工智能移动应用程序开发和概述初级社区级白内障查的见解.
- 为使前线卫生工作者能够在农村人口中查白内障.
- 为了支持在UP实现白内障积压免费地位的努力.
主要方法:
- 通过155次实验,开发了一个AI白内障分类模型,使用13,633张眼睛图像.
- 利用了包括ResNet50,ResNet101,YOLOv5,EfficientNetV2和InceptionV3.3.2在内的深度学习算法
- 建立了90%的特异性和灵敏性的最低门,以适用于现场.
主要成果:
- 对细分学生图像的最佳性能模型实现了96%的灵敏度和97%的特异性.
- 与302名受益者进行的实地测试显示,总体灵敏度为86.6%,特异性为93.3%.
- 该应用程序显示高负预测值 (98.5%),表明有效排除白内障.
结论:
- 人工智能移动应用程序
