美線上AI眼睛檢測工具　可減67%診斷錯誤

StAT的作業原理類似AI根據使用者的音樂喜好創建播放清單，或是基於網際網路瀏覽習慣選擇要顯示的廣告，能更精準的推測使用者猜測的機率，因此可更正確的預測Snellen檢測受測者的得分。

研究團隊接著用電腦重複模擬受測者檢測的情況，並將一般常見的錯誤與傾向列入考量。雖然改變眼科學的現況與引進新的專業標準並不容易，但StAT的演算法可減少74%的診斷錯誤，檢測結果已開始讓一些執業醫師感到信服，雖然目前尚無法取代眼科醫師親自檢查，但未來必定會大幅提升眼睛照護。