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美線上AI眼睛檢測工具 可減67%診斷錯誤

史丹佛大學的StAT可減少傳統Snellen檢測的人為錯誤以提高準確性。myeyes.ai

史丹佛大學(Stanford University)電腦科學教育教授Chris Piech帶領的研究團隊根據過去累積的知識,運用基於Bayesian統計原則的人工智慧(AI)演算法,發展新的眼睛檢查方法史丹佛敏銳測試(StAT),可減少傳統Snellen檢測人為錯誤以提高準確性。

根據AI Daily報導,定期眼睛檢查一般採用1862年發明的Snellen檢測,受測者從固定距離辨識圖表上越來越小的一系列符號,能清楚辨識越小的符號視力敏銳度的得分越高。Snellen檢測足以診斷白內障、青光眼、圓錐角膜、近視等視力問題,但受測者可能會用猜的而導致檢測結果不正確。

Chris Piech教授注意到Snellen檢測的缺陷與限制,因此致力於找出能排除Snellen檢測的人類錯誤、提升正確性的眼睛檢查方式。StAT的作業原理類似AI根據使用者的音樂喜好創建播放清單,或是基於網際網路瀏覽習慣選擇要顯示的廣告,能更精準的推測使用者猜測的機率,因此可更正確的預測Snellen檢測受測者的得分。

研究團隊接著用電腦重複模擬受測者檢測的情況,並將一般常見的錯誤與傾向列入考量。雖然改變眼科學的現況與引進新的專業標準並不容易,但StAT的演算法可減少74%的診斷錯誤,檢測結果已開始讓一些執業醫師感到信服,雖然目前尚無法取代眼科醫師親自檢查,但未來必定會大幅提升眼睛照護。

線上眼睛檢查並非新觀念,但StAT可減少67%的診斷錯誤,已獲得許多美國眼科醫師推薦。Krieger Eye Institute眼科醫師Laura Green指出,同業大多需要準確、快速的眼睛檢查方法,她認為StAT將很快獲得逾80%的眼科執業醫師採用。此外眼睛有慢性症狀的病患,也能在家使用StAT持續自我監測病況發展,而無需到醫療院所定期檢查眼睛。

使用者首先要校準螢幕並輸入眼睛跟螢幕間的距離,接著StAT會在螢幕上顯示開口朝著上、下、左、右4個方向之1,且不同大小的的字母E來分別測試兩眼,使用者可透過智慧型手機或鍵盤輸入答案。包括螢幕亮度與房間照明等因素都可能影響使用者的測試分數,因此接下來研究團隊將把使用StAT時的環境因素列入考量。

研究團隊最終以線上檢測的形式推出StAT,目前已在myeyes.ai網站提供試用。

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