Endo: modello AI integrato nella retinopatia diabetica del tracker retina
By Elana Gotkine HealthDay Reporter

FRIDAY, July 18, 2025 -- An artificial intelligence (AI) model integrated into a retina tracker for diabetic retinopathy can achieve high accuracy while being resource-efficient, according to a study presented at ENDO 2025, the annual meeting of the Endocrine Society, held from July 12 to 15 in San Francisco.
Jansi Rani Sethuraj, R.N., from the University of Texas Health Science Center di Houston e i colleghi hanno sviluppato un modello basato sull'intelligenza artificiale integrato nel semplice tracker di AI Retina (Smart), un'applicazione universalmente accessibile per il rilevamento, la messa in scena e il monitoraggio della progressione della retinopatia diabetica. I modelli pretratti da architetture di deep learning sono stati addestrati su immagini fondamentali anonime di diverse popolazioni con diabete. I modelli addestrati sono stati quindi sottoposti a rigorosa validazione interna e validazione esterna in più set di dati. È stata esaminata la capacità dei modelli di differenziare la retinopatia diabetica da 39 condizioni oculari.
I ricercatori hanno scoperto che attraverso diversi set di dati, l'efficienza EfficienteTB0 ha ottenuto una precisione di oltre il 99 %, con una velocità di elaborazione delle immagini <1 secondo per immagine. il modello ha dimostrato un'efficienza computazionale superiore, con un tempo di esecuzione terzo rispetto a resnet18; attraverso set dati testati, mantenuto una robusta generalizzazione (area sotto la curva caratteristica operativa del ricevitore,> 0,99). La fattibilità del mondo reale è stata confermata in valutazioni esterne.
"L'applicazione intelligente di AI consente agli oftalmologi di semplificare lo screening dei pazienti, dà potere ai fornitori di cure primarie di incorporare esami oculari in una nota di routine.; href = "https://www.endocrine.org/meetings-and-events/endo-2025"> Ulteriori informazioni
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Fonte: Healthday
Pubblicato : 2025-07-19 06:00
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