近日，年僅16歲的學(xué)生Kavya Kopparapu設(shè)計(jì)了3D打印眼睛診斷裝置?！癊yeagnosis”使用相機(jī)檢測(cè)糖尿病性視網(wǎng)膜病變的癥狀，這種疾病影響全球三分之一的糖尿病患者。

眾所周知，糖尿病是一種防止身體正確產(chǎn)生胰島素的疾病，其影響著全球4.15億人。在這4.15億人群中，有三分之一的患者將發(fā)展成為糖尿病性視網(wǎng)膜病變。這種并發(fā)癥會(huì)損害視網(wǎng)膜血管，最終導(dǎo)致失明。不幸的是，世界各地對(duì)糖尿病患病情況的診斷存在顯著不足。在視網(wǎng)膜病變患者中，有一半會(huì)出現(xiàn)未確診。

糖尿病性視網(wǎng)膜病變的典型診斷程序是通過(guò)一個(gè)兩小時(shí)的檢查，需要昂貴的視網(wǎng)膜成像儀徹底檢查患者的眼睛。雖然這款設(shè)備可以有效的發(fā)現(xiàn)視網(wǎng)膜病變的癥狀，但它不是那么容易獲得。

這就是為什么Kavy Parapu要設(shè)計(jì)一個(gè)3D打印眼睛診斷裝置。此外，他的祖父患有視網(wǎng)膜病，所以他希望研發(fā)這種裝置來(lái)幫助糖尿病患者。Parapu和她15歲的弟弟Neeyanth，以及同學(xué)Justin Zhang一起，使用3D打印創(chuàng)建“Eyeagnosis”，這是診斷視網(wǎng)膜病變最便宜的工具。

據(jù)悉，他們自發(fā)形成的研究組織名為Ocular。Ocular的創(chuàng)新設(shè)備由智能手機(jī)應(yīng)用程序和3D打印鏡頭組成，可用于拍攝患者眼睛的特寫照片。應(yīng)用程序中的人工智能系統(tǒng)可以識(shí)別照片中的視網(wǎng)膜病變的視覺癥狀，提供對(duì)患者的初步診斷。

“缺乏診斷是最大的挑戰(zhàn)，”Kopparapu說(shuō)道。“在印度，出臺(tái)的解決方案是將醫(yī)生送往村莊和貧民窟，但患者和眼科醫(yī)生之間存在巨大的數(shù)量差異?！?/span>

Kopparapu通過(guò)電子郵件與許多眼科醫(yī)生、計(jì)算病理學(xué)家、生物化學(xué)家、流行病學(xué)家、神經(jīng)科學(xué)家、物理學(xué)家和機(jī)器學(xué)習(xí)專家接觸，以創(chuàng)建“Eyeagnosis”。收到信息后，她決定使用稱為卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）的機(jī)器學(xué)習(xí)架構(gòu)作為對(duì)攝像機(jī)拍攝的眼睛圖像進(jìn)行分類的手段。在CNN中，信息通過(guò)被稱為節(jié)點(diǎn)的層，并且網(wǎng)絡(luò)識(shí)別每層圖像的更多特征。

Kopparapu說(shuō)：“這種系統(tǒng)的使用并不是沒有一點(diǎn)意義。有趣的是，我們正在使用基于視網(wǎng)膜系統(tǒng)診斷視網(wǎng)膜疾病?！庇糜谘劭圃\斷的網(wǎng)絡(luò)是微軟開發(fā)的一款叫做ResNet-50的現(xiàn)成模型，補(bǔ)充了國(guó)家衛(wèi)生研究院（NIH）的EyeGene數(shù)據(jù)庫(kù)的34,000次視網(wǎng)膜掃描。

一年前，Kopparapu完成了ResNet-50模型，以便能夠以人類病理學(xué)家的準(zhǔn)確性發(fā)現(xiàn)糖尿病性視網(wǎng)膜病變的體征。到2016年10月，她正在與孟買的Aditya Jyot Eye醫(yī)院進(jìn)行討論，在臨床環(huán)境中測(cè)試該應(yīng)用。

據(jù)悉，其已經(jīng)使用眼科裝置準(zhǔn)確診斷了5名患者。在3D打印設(shè)備被證明是完全可靠的之前，需要進(jìn)行更多的測(cè)試，但早期跡象對(duì)于Kopparapu及其創(chuàng)作是非常積極的。上個(gè)月，Kopparapu在紐約市的O'Reilly人工智能會(huì)議上介紹了3D打印眼科診斷裝置。

NIH視覺疾病專家J. Fielding Hejtmancik評(píng)論說(shuō)：“該設(shè)備非常適合于篩選更廣泛的人群，并且更加高效?！?/span>

延伸閱讀：波士頓大學(xué)學(xué)生團(tuán)隊(duì)正研究3D打印胰腺 或?qū)⒄忍悄虿』颊?/span>