印度农村完成智能手机无创贫血分级AI横断面验证

Desai 等研究团队在印度古吉拉特邦农村的 SEWA Rural 医院采集 5,176 例结膜图像及人口学临床数据，以 Sysmex XN-550 自动分析仪静脉血结果为金标准，训练结合年龄、性别、妊娠状态与结膜图像的深度学习模型预测血红蛋白（Hb），并公开数据集。研究以 70:15:15 比例划分训练（3,623 例）、验证（776 例）与测试（777 例）。 研究称，Hb 预测平均绝对误差为 1.12 g/dL；检测重度贫血的敏感度为 90%（95% CI 82–94）、特异度为 80%（95% CI 77–83），均高于轻度、中度或无贫血的检测表现；模型准确度在不同光照条件、肤色和智能手机类型下保持稳定。该研究为横断面验证，尚未涉及前瞻性临床应用效果。

AI 根据报道生成 · 10 小时前更新