糖尿病正在上升。 据估计 1在11 全球成年人口受到影响。 这也是劳动年龄人口失明的主要原因-如果您患有糖尿病,您遭受某种视力丧失的可能性会高25倍。 早期发现和治疗可以预防98%的糖尿病导致的严重视力丧失-但这并非总是如此。
与年龄有关的黄斑变性(AMD)是英国失明的最常见原因。 每一天-仅在英国- 近200人失明 从这种状况的严重致盲形式到全球,到200年,AMD的人数将增至近2020亿。通过允许对AMD进行更早的检测和治疗,机器学习有可能帮助挽救其中许多人的视线人。
目前,眼保健专业人员使用眼底(眼后)的数字扫描和称为光学相干断层扫描(OCT)的扫描来诊断和确定针对这些严重眼部疾病的正确治疗方法。 这些扫描非常复杂,需要眼保健专家进行长时间的分析,这可能会影响他们与患者见面讨论诊断和治疗的速度。 迄今为止,传统的计算机分析工具还无法完全探索它们。
我们的研究项目旨在研究机器学习如何帮助您有效而有效地分析这些扫描结果,从而对患者进行更早的发现和干预,并减少患者恶化的情况。
Moorfields将通过常规护理随着时间的推移收集一百万套匿名的眼部扫描以及有关眼部疾病和疾病管理的一些相关匿名信息,Moorfields将与我们共享该信息以进行研究。 这意味着无法从扫描中识别出任何患者。 而且它们也是历史性扫描,这意味着尽管我们的研究结果可以用于改善未来的护理,但它们不会影响任何患者今天所接受的护理。
我们为在任何特定时间为正在进行的数千项医学研究做出贡献而感到自豪。 按照此类项目的标准做法,我们从不拥有数据-NHS拥有。 而且,我们受制于涵盖我们可以使用的功能的明确规则,这与管理我们在皇家免费医院的直接患者护理工作的规则不同(尽管同样严格)。
有关该项目的更多信息,请参见我们的 健康研究页面。 我们已经将研究方案提交给开放的同行评审,我们也将像平常一样将此研究的任何结果提交给同行评审的期刊,以便医学界的其他人可以对其进行分析。
这项工作还处于初期阶段,但是我们对机器学习技术能够帮助眼保健专业人员诊断和治疗其他疾病(如黄斑变性,影响世界数百万人生命)的长期潜力感到乐观。 这是改变NHS及其患者的巨大机遇,我们将继续为您提供最新信息。
参考资料
- 早期发现和治疗可以预防98%的糖尿病导致的严重视力丧失
Access Economics(2009)英国未来视力丧失1:部分视力和失明对英国成年人口的经济影响
2009 年英国皇家国际石油公司 - 糖尿病患者失明的可能性要高25倍。
欧洲国际糖尿病联盟2011