美国得克萨斯大学健康科学中心的研究团队成功研发了一款名为“智能手机AI视网膜追踪器”的创新设备。该设备将AI应用程序与便携设备深度集成，利用深度学习算法，能在短短1秒内完成视网膜图像分析，准确率高达99%。这项技术为糖尿病视网膜病变的早期筛查带来了革命性的突破，尤其对于医疗资源匮乏地区，它能够帮助基层医疗工作者在常规诊疗中进行高质量的眼健康检查，从而有效应对糖尿病视网膜病变这一可预防性失明的主要原因。

💡 **AI驱动的快速视网膜分析**：该智能手机AI视网膜追踪器利用深度学习算法，实现了在1秒内完成视网膜图像分析，准确率高达99%，显著提升了糖尿病视网膜病变的筛查效率。

🏥 **赋能基层医疗与资源匮乏地区**：该技术将专业级的视网膜图像分析能力集成到普通智能手机中，使得基层医疗工作者也能在常规诊疗中进行眼健康检查，特别适合医疗资源匮乏地区，有助于提高眼病筛查的可及性和质量。

📊 **庞大数据库与精准诊断**：研究团队构建了包含数万张涵盖不同人种的视网膜图像的代表性数据库，并验证了该系统能够快速进行糖尿病视网膜病变的分期诊断，并准确区分与其他相似眼疾，显示了其强大的诊断能力。

🌍 **改变眼病防治格局**：这项技术有望使移动医疗设备具备专业眼科检查功能，能够在全球范围内筛查数十亿人群，从根本上改变糖尿病眼病的防治模式，为全球眼健康事业带来重大进步。

    科技日报讯 （记者刘霞）据物理学家组织网7月15日报道，美国得克萨斯大学健康科学中心研究团队研发了一款名为“智能手机AI视网膜追踪器”的设备，可在1秒内完成视网膜图像分析，准确率高达99%，为糖尿病视网膜病变的早期筛查带来突破性进展。

    团队创新性地将AI应用程序集成到便携设备中，通过深度学习算法，使普通智能手机也能实现专业级的视网膜图像分析。这项技术不仅能让眼科医生提升筛查效率，更能帮助基层医疗工作者在常规诊疗中完成眼健康检查，特别适合医疗资源匮乏地区开展高质量视网膜评估。

    全球糖尿病患者已突破1亿人，糖尿病视网膜病变成为可预防性失明的首要诱因。为攻克这一难题，团队采集了涵盖不同人种的数万张视网膜图像，构建出具有广泛代表性的数据库。经验证，该系统的突出优势体现在：1秒内完成糖尿病视网膜病变的分期诊断、准确区分糖尿病视网膜病变与其他相似眼疾，其操作简便且成本可控。

    这项技术可让移动医疗设备承载专业眼科检查功能，有望在全球范围筛查数十亿人群，从根本上改变糖尿病眼病的防治格局。