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。