Algorithme d'apprentissage profond pour la détection de la maladie coronarienne obstructive à l'aide de photographies du fond d'œil

L'intelligence artificielle, entraînée par l'apprentissage de modèles, peut effectuer rapidement une reconnaissance d'images médicales et est largement utilisée dans le dépistage précoce des maladies et le diagnostic assisté. Grâce à l’optimisation continue de l’apprentissage profond, l’application de l’IA a permis de découvrir des associations jusqu’alors inconnues avec d’autres maladies systémiques. L’intelligence artificielle basée sur les images du fond d’œil rétinien peut être utilisée pour détecter l’anémie, les maladies hépatobiliaires et les maladies rénales chroniques, ainsi que pour prédire d’autres biomarqueurs systémiques. Les études ci-dessus fournissent une base théorique pour l’application de la technologie de l’intelligence artificielle basée sur les images du fond d’œil rétinien au diagnostic et à la prédiction des maladies cardiovasculaires.

À l’heure actuelle, il manque encore des outils diagnostiques et thérapeutiques précis, rapides et faciles à utiliser pour la modélisation prédictive du risque de maladie coronarienne et d’outils de dépistage précoce en Chine et dans le monde. L’image du fond d’œil est progressivement utilisée comme outil de dépistage approfondi des maladies en raison de sa connexion particulière avec les vaisseaux sanguins de tout le corps, ainsi que de son accès facile, peu coûteux et efficace. Il est d'une grande importance scientifique et sociale de développer et de valider un modèle d'identification et de prédiction de la maladie coronarienne et de ses facteurs de risque basé sur des images du fond d'œil à l'aide d'algorithmes d'apprentissage profond de l'IA, et d'explorer la valeur des images du fond d'œil de l'IA dans l'assistance aux maladies coronariennes. diagnostic et dépistage pour une large gamme d’applications.