與傳統圖片級分類標注方法相比,Visionome技術可多產生12倍標簽,而這些標簽訓練出來的算法顯示了更好的診斷性能。基于此技術,團隊訓練出可準確識別多種眼前段病變的裂隙燈圖像智能評估系統,可應用于大規模篩查、綜合分診、專家級評估、多路徑診療建議等多個臨床場景。不僅在回顧性數據集中表現出眼科專家級別的診斷水平,在前瞻性數據集中也表現出色。使用者通過在Visionome診斷系統中上傳眼前段圖像,即能一次獲得多個部位的全方位診斷,與傳統的人工智能算法相比,Visionome系統可生成更加全面、精細、具體的報告,真正讓醫學人工智能應用揭開神秘的面紗,成為一個接地氣的“醫生”。
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