Diep leeralgoritme voor het detecteren van obstructieve coronaire hartziekte met behulp van fundusfoto's

Kunstmatige intelligentie, getraind door middel van modelleren, kan snel medische beeldherkenning uitvoeren en wordt veel gebruikt bij vroege ziektescreening en geassisteerde diagnose. Met de voortdurende optimalisatie van deep learning heeft de toepassing van AI geholpen een aantal voorheen onbekende associaties met andere systemische ziekten te ontdekken. Kunstmatige intelligentie op basis van beelden van de netvliesfundus kan worden gebruikt om bloedarmoede, hepatobiliaire ziekten en chronische nierziekten op te sporen, en om andere systemische biomarkers te voorspellen. Bovenstaande onderzoeken bieden een theoretische basis voor de toepassing van kunstmatige intelligentietechnologie op basis van netvliesfundusbeelden bij de diagnose en voorspelling van hart- en vaatziekten.

Op dit moment is er nog steeds een gebrek aan nauwkeurige, snelle en eenvoudig te gebruiken diagnostische en therapeutische hulpmiddelen voor voorspellende modellering van het risico op coronaire hartziekten en hulpmiddelen voor vroege screening in China en de wereld. Fundusbeeld wordt geleidelijk gebruikt als hulpmiddel voor uitgebreide screening van ziekten vanwege de speciale verbinding met bloedvaten door het hele lichaam, evenals de gemakkelijke toegang, goedkoop en efficiënt. Het is van grote wetenschappelijke en sociale betekenis om een ​​model te ontwikkelen en te valideren voor de identificatie en voorspelling van coronaire hartziekten en de risicofactoren ervan, gebaseerd op fundusbeelden met behulp van AI deep learning-algoritmen, en om de waarde van AI-fundusbeelden te onderzoeken bij het helpen van coronaire hartziekten. diagnose en screening voor een breed scala aan toepassingen.