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谷歌和Verily如何借助人工智能来筛查患者的糖尿病眼病

谷歌和Alphabet生命科学部门Verily正在利用机器学习来筛查糖尿病性视网膜病变（DR）和糖尿病性黄斑水肿（DME），这两种情况均可导致失明。他们的目标是实现自动筛查，以便更快地发现疾病，并为更多人提供筛查机会。

事实上，Verily一直与搜索巨头合作，在世界各地进行临床研究，特别是在印度。研究表明该算法在评估疾病图像方面可以做到与普通眼科医生和视网膜专家一样好。 在周一的一篇博客文章中，该公司表示，这项研究的结果导致了今年印度马杜赖的Aravind眼科医院的“首次使用该算法进行真实世界的临床试验”。

根据该帖子，该算法获得了CE认证，证明其符合欧盟的安全、健康和环境保护要求。该公司表示，在印度，由于缺少超过10万名眼科医生以及缺乏对6600万糖尿病患者的筛查，许多糖尿病性视网膜病变病例未能确诊。根据Aravind眼科医院首席医疗官兼视网膜服务主管R. Kim博士的说法，机器学习可以帮助更多人获得适当的筛查。

“通过将Verily和谷歌的视网膜诊断程序整合到我们的筛查过程中，我们可以提高效率，让像我这样的医生有更多的时间与患者密切合作治疗和管理疾病，同时增加我们可以进行的筛查量，”Kim在一份声明中表示。

在Aravind眼科医院，技术人员拍摄每只眼睛的图像，然后算法评估DR和DME的图像。技术人员可以获得快速反馈，以确定是否需要将患者转诊给医生。

Aravind的视力中心为印度的偏远和农村地区提供护理。Verily和谷歌表示，他们相信他们的算法可以帮助世界其他地区的眼科医生和越来越多的糖尿病患者。Verily和谷歌最近还开始与泰国的Rajavithi医院合作进行一项研究，以检查该算法在其国家DR筛查计划中的影响。此外，他们还与尼康及其子公司Optos合作，寻找可以帮助筛查糖尿病眼病的机器学习工具的其他领域。

Verily之前曾研究嵌入传感器的智能隐形眼镜，可能有助于糖尿病患者监测他们的血糖水平，但在11月将该项目搁置。

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VEXEDR机器人是什么？几岁可以学习VEXEDR机器人

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dris指标详解

DRIs 是在RDAs基础上发展起来的一组每日平均膳食营养素摄入量的参考值，包括4项内容：平均需要量（EAR）、推荐摄入量（RNI）、适宜摄入量（AI）和可耐受最高摄入量（UL)。

1、平均需要量（EAR,Estimated Average Requirement）

EAR是根据个体需要量的研究资料制订的；是根据某些指标判断可以满足某一特定性别，年龄及生理状况群体中50％个体需要量的摄入水平.这一摄入水平不能满足群体中另外50％个体对该营养素的需要。EAR是制定RDA的基础。

2、推荐摄入量（RNI,Recommended Nutrient Intake）

RNI相当于传统使用的RDA,是可以满足某一特定性别，年龄及生理状况群体中绝大多数（97％～98％）个体需要量的摄入水平。长期摄入RNI水平，可以满足身体对该营养素的需要，保持健康和维持组织中有适当的储备。RNI的主要用途是作为个体每日摄入该营养素的目标值。RNI是以EAR为基础制订的。如果已知EAR的标准差，则RNI定为EAR加两个标准差，即RNI = EAR+2SD。如果关于需要量变异的资料不够充分,不能计算SD时，一般设EAR的变异系数为10%，这样 RNI = 1.2 × EAR。

3、适宜摄入量（AI,Adequate Intakes）

在个体需要量的研究资料不足不能计算EAR，因而不能求得RNI时,可设定适宜摄入量(AI)来代替RNI。AI是通过观察或实验获得的健康人群某种营养素的摄入量。例如纯母乳喂养的足月产健康婴儿，从出生到4—6个月，他们的营养素全部来自母乳。母乳中供给的营养素量就是他们的AI值,AI的主要用途是作为个体营养素摄入量的目标。AI与RNI相似之处是二者都用作个体摄入的目标，能满足目标人群中几乎所有个体的需要。AI和RNI的区别在于AI的准确性远不如RNI，可能显著高于RNI。因此使用AI时要比使用RNI更加小心。

4、可耐受最高摄入量（UL,Tolerable Upper Intake Level)

UL是平均每日可以摄入某营养素的最高量.这个量对一般人群中的几乎所有个体都不至于损害健康。如果某营养素的毒副作用与摄入总量有关,则该营养素的UL是依据食物,饮水及补充剂提供的总量而定.如毒副作用仅与强化食物和补充剂有关,则UL依据这些来源来制定。

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