荣腾科技携手AMO和RHAZES 将人工智能深度学习技术SELENA+引入主流应用

• 荣腾科技与AMO和RHAZES签署了解备忘录，通过RHAZES Telehealth的远程医疗服务平台，配置其EyRIS人工智能深度学习技术SELENA+，供AMO逾1000名会员采用
• SELENA+能够检测到多达3种视网膜疾病，包括糖尿病视网膜病变、疑似青光眼，以及与年龄行相关的黄斑变性
• EyRIS SELENA+还增加了一种检测慢性肾脏病（CKD）的新演算法，为初诊阶段带来颠覆性的变革
• EyRIS已经与国家医疗保健集团（NHG）旗下的一家专科中心签署了研究合作协议，开发一种使用手机摄像头检测黑色素瘤的前沿人工智能技术

吉隆坡, 马来西亚 - Media OutReach - 2022年2月21日 - 作为EyRIS私人有限公司（简称EyRIS）产品独家分销商的荣腾科技有限公司（Nova MSC Berhad），已与马来西亚眼科视光师协会（简称AMO），以及远程医疗服务平台供应商Rhazes Consultancy Services私人有限公司（简称RHAZES），齐齐签署了解备忘录（MOU），将其人工智能深度学习技术SELENA+，引入马来西亚的主流应用。

在这项合作中，EyRIS的人工智能深度学习技术SELENA+，将配置于RHAZES Telehealth平台，让AMO在全马的逾1000位会员应用。RHAZES Telehealth是马来西亚首个以知识为基础的远程医疗服务供应商，通过Rhazes TeleOpto品牌推广远程医疗服务。

荣腾科技通过独资持有的novaHEALTH私人有限公司，持有EyRIS的42%股权。

荣腾科技总经理Nazerollnizam Kasim先生指出："我们非常乐观地预期与AMO和RHAZES的合作，将会促进SELENA+在马来西亚的应用。在疫情期间，我们可见到远程医疗服务崛起，并逐渐走向主流采用。"

AMO主席Ahmad Fadhullah Fuzai先生则点出："为AMO全国会员配置SELENA+技术，有助改善我们服务的范围和品质。我们和荣腾科技之间的协同合作伙伴关系，将一同见证SELENA+的推出和发展，会先通过Rhazes的TeleOpto平台配置予55家诊所，而后会在1年内扩展到所有会员的诊所。

SELENA+能够检测到多达3种视网膜疾病，主要是糖尿病视网膜病变、疑似青光眼，以及与年龄行相关的黄斑变性。若能在早期筛查和检测到这些疾病，能很大程度地帮助降低视力丧失，尤其是在糖尿病视网膜病变，研究指出糖尿病可能会造成视力丧失高达47%。EyRIS的SELENA+已经在2020年6月22日起获马来西亚医疗器械工会（MMDA）批准使用。

同时，EyRIS SELENA+还增加了一种新的演算法，相同的图像除了能用来检测到以上3种视网膜疾病，还可以检测到慢性肾脏病（CKD）。

荣腾科技集团首席执行长黎德坚先生补充说："这项新增的演算法，能让我们为初诊阶段方面带来颠覆性的变革，推动采用快速筛查工具来帮助在早期检测到系统性疾病。我们的CKD演算法有85%的准确率，并采用非侵入性眼底图像方式，只要在10至15秒内就能轻松且快速地得到准确结果。

他也指出，EyRIS近期在2021年Techblazer Awards大奖上，获得最具潜力创新组别金奖，彰显该集团正致力把世界级的技术推向全球。Techblazer Awards是新加坡对技术创新赋予最高荣誉的殿堂级奖堂。

该集团将SELENA+推广向医疗保健服务的主流应用，目前这项技术已在26个国家或地区使用。

为了通过其前沿的人工智能深度学习技术，以持续壮大检测疾病的能力，EyRIS已经和国家医疗保健集团（NHG）旗下的一家专科中心签署研究合作协议，以开发一种可用手机摄像头侦测黑色素瘤的新专有人工智能，这由NHG的医疗技术和创新中心（CMTi）促成。

黑色素瘤可说是皮肤癌种最致命的杀手，若是能在早期发现，能够将5年生存率提高到99%。全球每诊断的3例癌症中就有1例为皮肤癌，而黑色素瘤的发病率非常高，在10万例中就有3.4例。因此，通过非侵入性移动图像及早检测到皮肤癌，有助于对抗皮肤癌的死亡率。

关于荣腾科技有限公司（Nova MSC Berhad）

成立于2002年的荣腾科技有限公司，是大马股票交易所创业板上市公司，拥有四大业务支柱，分别是医疗保健、数字政府、建筑自动化和虚拟建筑。我们是为公共部门和医疗保健领域的软件与服务的领先供应商，所提供的产品和服务能在短时间内部署，并以行业需求为重心。同时，我们也涉足国际市场。我们的产品是根据我们的技术知识，以及对行业需求与客户要求有深入了解后而开发，从而助客户们改善生产力。

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关于SELENA+

早期筛查在帮助预防一系列导致失明的眼部疾病方面高度有效。SELENA+是一种能检测眼部疾病的智能型深度学习系统，由新加坡国立大学计算学院（NUS-SoC）和新加坡眼科研究所（SERI）的研究人员共同研发，对视网膜图像进行自动图像分析。分析结果将用于提供早期眼部疾病检测，包括糖尿病视网膜病变、疑似青光眼，以及与年龄行相关的黄斑变性。

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