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为了破解这一难题，中山大学中山眼科中心林浩添教授与中山大学附属第一医院肾病科陈崴教授团队牵头，在2021年7月联合国内外多家医院成立“眼肾联盟”，致力于推动基于眼部图像的人工智能技术在肾脏疾病管理中的创新应用。团队前期收集了13144张眼底图像，并建立多模态机器学习模型，研发了基于眼底彩照的无创智能肾病诊断系统。
在慢性肾脏病的无创病理诊断方面，当患者在肾内科或综合内科就诊，医生通过向无创智能肾病诊断系统输入患者的眼底图像，并结合患者常规血液与尿液检查结果，即可预测患者患有IgA肾病、原发性膜性肾病等常见病理类型的概率。此外，该系统可同步预测病理肾小球硬化程度大于75%的发生概率。在多中心人机对比测试中，该系统的平均诊断准确率较肾病专科医生高26.89%，表现出显著优势。
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