近日，北京市计算中心与301医院合作开展的“基于人工智能开发眼底深度学习辅助诊断糖尿病肾病”项目取得实质性进展。
眼底图像原始数据与训练后标注图
项目团队以大量眼底图像为训练集，通过数据脱敏、数据抽取和数据清洗等数据处理过程，得到统一标准的数据，再采用卷积神经网络进行训练，构建糖尿病肾病辅助诊断模型。通过五折交叉检验对模型验证后发现，模型的Accuracy（准确率）、ReCall（召回率）、F1 Score（统计学中用来衡量二分类模型精确度的一种指标）、AUC（area under the curve，一种模型评估指标）定量指标等评估指标均达到0.9以上，预计辅助诊断糖尿病肾病准确率可达90%。下一阶段，项目组将加快推进项目成果的临床应用。
计算中心生物计算事业部积极推进大数据、人工智能技术在医疗健康领域应用，与北京多个高校、医院建立长期合作，联合开展生物力学分析、多模态数据整合建模、疾病监控、精准用药等智慧健康领域的技术研发，为生物医学研究人员提供完整的计算生物学解决方案和解决工具，利用高性能计算集群，实现生物信息云平台服务。
