即使在美国和欧盟，也有近50%的糖尿病患者没有进行一年一度的眼科检查。在许多国家，只有不到10%的患者通过初级保健医生转到眼科医生那里完成了视网膜扩张检查。

Automated Diabetic Retinopathy detection by The World's first offline AI.

技术可以在增强初级保健医生的能力方面发挥作用。基于初级保健的糖尿病性视网膜病（简称DR）筛查可以做到早期发现，避免全球近4.25亿糖尿病患者因DR导致的失明。

在《JAMA Ophthalmology》杂志上报道的一项研究中，印度孟买Aditya Jyot Foundation for Twinkling Little Eyes的一个团队使用Remidio Innovative Solutions的基于智能手机的视网膜相机，在孟买的市民药房中筛查了糖尿病患者，并验证了这款集成Medios AI对DR的诊断准确性。Medios AI可在不到10秒的时间内提供视网膜诊断报告，并可在智能手机上直接进行推断。

Remidio的智能手机相机上捕获的图像由Medios AI进行自动分析。同时由玻璃体视网膜专家对它们进行分级。Medios AI由基于卷积神经网络的两种不同算法组成，一种算法评估图像质量，另一种算法将健康图像与具有参考DR (RDR)的图像分开。

Medios AI算法对RDR的临床敏感性和特异性分别为100%和88.4%，对任何DR的临床敏感性和特异性分别为85.2%和92.0%，超过了美国食品及药物管理局(FDA)的RDR敏感性85%和特异性82.5%的优势终点。

约翰-霍普金斯大学彭博公共卫生学院(Johns Hopkins Bloomberg School of Public Health)眼科学副教授、医学博士T.Y. Alvin Liu在应邀评论中称该研究为“颠覆性的”。

该研究的主要作者Natarajan博士认为：“这项研究为在没有互联网基础设施的地区实施大规模的DR筛查模式铺平了道路。这比谷歌和其他人工智能公司的做法领先一步，因为他们需要他们的人工智能模型运行在外部服务器上，这就需要互联网接入。”

该设备和自动人工智能已通过CE认证，可在欧盟使用。先前验证相同器械的临床研究发表在《Nature Eye》和《Ophthalmology Retina》上。