在眼球成像上检测糖尿病性视网膜病变已被吹捧为医学AI最有前途的应用之一，因为“机器”在任务上屡屡与人类相提并论。

　　但是，大多数操作是在研究环境中进行的。一项新技术研究了该技术在现实世界中的护理能力，提出了一些令人震惊的发现。

　　在西雅图UW Medicine研究人员的带领下，研究小组将7种不同算法的性能与经验丰富的眼科医生进行了比较。

　　事实证明，人类比六种算法更准确，而第七种算法的成功率不亚于平局。

　　由于其规模，范围和影响，该项目的影响可能很大。

　　这些患者是超过23,000名退伍军人，他们在华盛顿州和乔治亚州的VA中心接受了糖尿病视网膜病变的筛查。该算法来自四个国家，视网膜图像数量超过311,000。

　　此外，如果不能正确诊断和治疗，糖尿病性视网膜病会导致严重的视力问题，包括失明。

　　作者指出，这些算法不仅在医生之间而且在彼此之间都产生了显着的性能差异，他们得出的结论是“为在临床实施之前对真实世界数据上所有此类算法进行严格测试而争论不休”。

　　该研究报告在由美国糖尿病协会出版的1月版《糖尿病护理》中发表。

　　在UW Medicine的新闻业务发布的报道中，主要研究作者Aaron Lee，医学博士评论道：“令人震惊的是，由于其中一些算法在世界各地被使用，因此其中某些算法的性能不一致。”