DIGITIMES|在线AI眼睛检测可减67%诊断错误
北京联盟_本文原题：在线AI眼睛检测可减67%诊断错误
作者：DIGITIMES陈明阳
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【DIGITIMES|在线AI眼睛检测可减67%诊断错误】
史丹佛大学(Stanford University)计算机科学教育教授Chris Piech带领的研究团队根据过去累积的知识 ， 运用基于Bayesian统计原则的人工智能(AI)算法 ， 发展新的眼睛检查方法史丹佛敏锐测试(StAT) ， 可减少传统Snellen检测人为错误以提高准确性 。
定期眼睛检查一般采用1862年发明的Snellen检测 ， 受测者从固定距离识别图表上越来越小的一系列符号 ， 能清楚识别越小的符号视力敏锐度的得分越高 。 Snellen检测足以诊断白内障、青光眼、圆锥角膜、近视等视力问题 ， 但受测者可能会用猜的而导致检测结果不正确 。
Chris Piech教授注意到Snellen检测的缺陷与限制 ， 因此致力于找出能排除Snellen检测的人类错误、提升正确性的眼睛检查方式 。 StAT的作业原理类似AI根据使用者的音乐喜好创建播放清单 ， 或是基于网际网络浏览习惯选择要显示的广告 ， 能更精准的推测使用者猜测的机率 ， 因此可更正确的预测Snellen检测受测者的得分 。
研究团队接着用电脑重复模拟受测者检测的情况 ， 并将一般常见的错误与倾向列入考量 。 虽然改变眼科学的现况与引进新的专业标准并不容易 ， 但StAT的算法可减少74%的诊断错误 ， 检测结果已开始让一些执业医师感到信服 ， 虽然目前尚无法取代眼科医师亲自检查 ， 但未来必定会大幅提升眼睛照护 。
在线眼睛检查并非新观念 ， 但StAT可减少67%的诊断错误 ， 已获得许多美国眼科医师推荐 。 Krieger Eye Institute眼科医师Laura Green指出 ， 同业大多需要准确、快速的眼睛检查方法 ， 她认为StAT将很快获得逾80%的眼科执业医师采用 。 此外眼睛有慢性症状的病患 ， 也能在家使用StAT持续自我监测病况发展 ， 而无需到医疗院所定期检查眼睛 。
使用者首先要校准屏幕并输入眼睛跟屏幕间的距离 ， 接着StAT会在屏幕上显示开口朝着上、下、左、右4个方向之一 ， 且不同大小的的字母E来分别测试两眼 ， 使用者可透过智能手机或键盘输入答案 。 包括屏幕亮度与房间照明等因素都可能影响使用者的测试分数 ， 因此接下来研究团队将把使用StAT时的环境因素列入考量 。
研究团队最终以在线检测的形式推出StAT ， 目前已在myeyes.ai网站提供试用 。
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