在眼部成像上对糖尿病性视网膜病的检测已被吹捧为医学AI的最有前途的应用之一，因为“机器”被称为“机器”。
在任务方面经常与人类并驾齐驱。
但是，大多数操作是在研究环境中执行的。
一项新技术研究了该技术在现实世界中的护理能力，并得出了一些令人震惊的发现。
在西雅图UWMedicine的研究人员的带领下，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，并且第七种算法的成功率不低于平局。
由于其规模，范围和影响，该项目的影响可能很大。
这些患者超过23,000名退伍军人，他们在华盛顿和乔治亚州的VA中心接受了糖尿病性视网膜病变的筛查。
该算法来自四个国家，视网膜图像数量超过311,000。
另外，如果不能正确诊断和治疗，糖尿病性视网膜病会引起严重的视力问题，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也产生了明显的性能差异。
他们得出结论：“他们主张在临床实施之前，对真实世界数据上的所有此类算法进行严格测试。
无休止地”。
该研究报告发表在1月版的“糖尿病护理”（Diabetes Care）中。
由美国糖尿病协会出版。
在UWMedicine新闻业务发布的报告中，首席研究作者Aaron Lee博士评论道：“令人震惊的是，由于其中一些算法在世界范围内使用，因此其中某些算法的性能不一致”。
