백내장과 익상편을 비롯한 눈 질환의 진단에는 기본적으로 전문적인 의사의 검사가 필요합니다. 그러나 인도 케랄라의 11세 소녀, 리나 라피크 씨가 AI를 이용한 독자적인 스캔 방법으로 눈의 질병이나 기타 상태를 검출하는 iPhone용 앱 'Ogler EyeScan'을 개발했습니다.
11세 소녀라니...
분발하자... 나 녀석
Ogler Eye Scan - Innovative AI App for Eye Disease Detection
https://www.oglereyescan.com/
라피크는 10세 때 'Ogler EyeScan' 개발을 시작했습니다. 우선, 라피크는 다양한 눈의 상태를 조사한 다음 컴퓨터 비전과 기계 학습 모델 및 이를 생성하는 데 필요한 센서 데이터와 알고리즘 같은 기술에 대해 배웠습니다. 라피크는 "이 앱은 타사 라이브러리나 패키지를 사용하지 않고, SwiftUI 만을 사용하여 네이티브로 개발되었습니다."라고 코멘트.
라피크는 AI 관련 기업가인 부모로부터 코딩 및 AI 교육의 지원을 (여동생과 함께) 받았다고 합니다.
궁극적으로 개발에 1년이 걸린 'Ogler EyeScan'은 첨단 컴퓨터 비전과 기계 학습 알고리즘을 사용하여 빛/색상의 강도와 거리 등 다양한 파라미터를 분석하여 스캔 범위 내 눈의 위치를 확인할 수 있었습니다. 또한, 눈이 스캐너 프레임에 정확히 배치되어 있는지도 식별 가능합니다.
스캔 품질이 일정한 기준을 넘어서면, "Ogler EyeScan"은 학습된 모델을 이용하여 노인환과 악성 흑색종, 익상편, 백내장 등 눈의 질병 및 시각과 관련된 잠재적 증상을 진단합니다.
위치 정보에 따라 적절한 병원의 위치도 지도에 표시할 수 있습니다.
「Ogler EyeScan」의 정밀도는 약 70%로 되어 있습니다. iPhone을 통해 스캔을 캡처하는데 필요한 거리로 인해 눈부심이나 빛의 산란 등이 발생하여 그것이 정밀도의 저하로 이어지고 있다는 것.
라피크 씨가 개발한 「Ogler EyeScan」은 현재 App Store 심사를 받고 있어, 공개될 경우 iOS16 이후 운영체제를 탑재한 iPhone X 이상의 단말에서만 대응된다고 합니다. 라피크는 "저는 지금 더 세련된 모델 교육에 주력하고 있으며, Ogler EyeScan이 App Store 심사에 통과하면 추가 업데이트 버전을 출시할 예정입니다."라고 말했습니다.
덧붙여 「Ogler EyeScan」은 잠재적 눈병이나 상태를 검출하는데 도움은 됩니다만, 자격 있는 안과 의사에 의한 전문적인 진단의 대용은 되지 않는다고 합니다.
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