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全球失明的主要原因之一是什么?

  面对老年黄斑性病变(AMD)

  这一老年视觉健康杀手

  如何尽早判断病程所处阶段

  从而及时介入和治疗

  使患者免于失明

  一直是传统眼科的头号难题

  ◆ AMD是全球失明的主要原因之一;

  ◆ 2020年,全球AMD患者人数估计有1.96亿人,其中1100万人将有明显的视力丧失;

  ◆ 老年人AMD患病率约为10%,高龄老人的患病率甚至可达30%;

  ◆AMD治疗费用高昂,全病程的费用负担约为230,172元/眼

  触目惊心的数字背后,是无数患者与其家庭的心痛与无奈。AMD(Age-Related Macular Degeneration)正在成为危害老年视觉功能的重要眼病,主要分为早期萎缩干性阶段和晚期湿性阶段。大多数患者在AMD的早期干性阶段没有视力下降,但干性可能转化为晚期不可逆的湿性AMD致盲

  遗憾的是,传统眼科检测技术无法判断哪些患者会从干性萎缩性阶段转化为湿性阶段,也无法预测何时可能发生转化。通过定期进行眼科影像学检查,早发现、早治疗,是遏制或减缓从干性到湿性发展的重要方式。

  而随着人工智能技术在医疗领域的应用和发展,使AMD早期预测成为可能。在影像辅助医疗这一领域,医学研发公司的研发人员正在通过人工智能和机器学习来使专业知识可视化。

  人工智能技术实现

  影像诊疗技术突破

  Voxeleron是一家总部位于旧金山的公司。Voxeleron公司基于人工智能在视觉和神经系统疾病检测的AI训练和算法方面,开发了用于OCT图像的眼科图像分析软件,协助医学专家更早地发现和捕捉复杂而微妙的变化,预测AMD干性患者会逐渐变成湿性AMD概率。

  通过机器学习的计算机视觉(CV)可以执行图像分类、分割、对象检测、3D渲染等,准确的影像学资料和对图像的洞见解释帮助医疗科学家看见这些细微的关键改变。关注影像医学,数据科学家需要从海量数据中提取有价值的见解,增强人类预测和治疗疾病的能力。

  新业务和认知技术对

  医疗工作站和算力提出新的挑战

  ❶海量超级3D数据对计算能力提出新要求。大数据升级成为战略资源,特别是面向科研数据挖掘分析,计算能力是AI关键策略的保证。然而,对于医学科学影像资料需要极其精细的识别模式,同时由此而产生海量的超级3D图案大数据集,对于高精度计算,图形计算速度提出新的要求,需要具备更强大的计算能力。

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