印度班加羅爾2018年3月14日電 /美通社/ -- 在國際期刊《Nature Eye》上發表的一項新研究表明，利用 Remidio 的 Fundus on Phone（手機眼底檢查，FOP）設備 -- 進行 FDA 510k 登記註冊、獲得 CE 標誌和基於智能手機的視網膜成像設備，與 Eyenuk 的 EyeArt 人工智能算法，可以在檢測糖尿病視網膜病變 (DR) 與威脅視力的 DR 方面實現非常高的靈敏度，分別達到95.8%和99.1%。
糖尿病是一個影響全球超過4.22億人的重大問題，有可能會引起名為糖尿病視網膜病變、可以威脅視力的症狀。在由糖尿病視網膜病變引起的視力喪失中，有90%都能借助早期檢測和及時治療予以預防。進行糖尿病視網膜病變篩查的難點主要在於兩大關鍵挑戰：(a) 視網膜成像設備成本很高；(b) 缺乏由專業眼科醫生進行治療的渠道，舉例來說，現在能夠為超過7000萬印度糖尿病病人進行篩查的專科醫生只有15,000名。
不過總部位於印度班加羅爾的 Remidio Innovative Solutions 卻憑藉其高品質便攜式設備，顛覆了視網膜成像領域。Remidio Fundus on Phone (FOP) 在智能手機上工作，重量只有傳統系統的二十分之一，價格只有五分之一，無需放大瞳孔就能成像。
直到最近，糖尿病視網膜病變只能由眼科醫生和受過訓練的閱片分級師進行檢測。不過現在能夠利用人工智能 (AI) 來進行視網膜圖像閱片分級，尤其是針對那些出現威脅視力的糖尿病視網膜病變的人。
在由清奈馬德拉斯糖尿病研究基金會（Madras Diabetes Research Foundation，簡稱「MDRF」）進行並在《Nature Eye》上發表的研究中，利用 Remidio FOP 可以拍攝關於糖尿病的視網膜圖片（先前已經經過驗證，臨床靈敏度為93%，特異度為98%），而且圖片能夠被眼科醫生和人工智能算法 EyeArt 進行閱片分級。這項研究表明，使用 EyeArt 自動化人工智能方案與 Remidio Fundus on Phone (FOP)，在檢測糖尿病視網膜病變和威脅視力的 DR 上面具有非常高的靈敏度，分別達到95.8%和99.1%。對於基於自動化人工智能方案的 DR 檢測在智能手機視網膜成像上面的作用和準確度，這應該是首項研究。