据伯尔尼大学校网报道，由伯尔尼大学ARTORG中心和眼科学系共同开发的一种快速可靠的机器学习工具（Inselspital), 使人工智能（AI）更加接近眼科临床应用。

        此方法发表在2019年9月19日《自然科学报告》上，呈现了一种可靠的工具，它能从大量图像数据中确定其含义。

        基于卷积神经网络，该工具能够在几秒钟内提供结果，从而在与患者会诊期间为医生提供全面的图像分析支持。

        现代医学成像设备使眼科医生可以详细监测慢性眼病。眼科医生大多选择光学相干断层扫描（OCT), 这是一种成像工具，可以以极高的分辨率生成眼睛的3D图像。但是如果没有人工智能的支持，大量的图像和信息将超出单个专家的能力。这项研究的挑战是需要提供一种AI工具，使其以非常高的速度分析大量数据，从而促进在患者咨询期间使用图像分析中的所有可用信息。

        来自伯尔尼大学ARTORG生物医学工程研究中心的医学影像人工智能（AIMI) 实验室的研究团队以及伯尔尼大学医院Inselspital眼科的研究团队现在提出了一种机器学习方法，该方法可以识别多种来自视网膜OCT扫描的生物标志物，几乎可以即时提供与临床相关的数据支持。