इस शोधपत्र में, हम InSight प्रस्तुत करते हैं, जो एक कृत्रिम बुद्धि (AI)-आधारित मोबाइल ऐप है जो निम्न और मध्यम आय वाले देशों तथा संसाधन-विहीन क्षेत्रों में सीमित पहुँच वाले पाँच प्रमुख नेत्र रोगों (उम्र से संबंधित मैक्यूलर डिजनरेशन, ग्लूकोमा, डायबिटिक रेटिनोपैथी, डायबिटिक मैक्यूलर एडिमा और पैथोलॉजिकल मायोपिया) के शीघ्र निदान के लिए है। InSight रोगी के मेटाडेटा को फंडस छवियों के साथ जोड़कर रोगों का निदान करता है, और इसमें तीन-चरणीय पाइपलाइन शामिल है: वास्तविक समय छवि गुणवत्ता मूल्यांकन, एक रोग निदान मॉडल, और एक डायबिटिक रेटिनोपैथी गंभीरता मूल्यांकन मॉडल। रोग निदान मॉडल तीन प्रमुख नवाचारों को एकीकृत करता है: एक बहु-मोडल संलयन तकनीक (मेटाफ्यूजन) जो मेटाडेटा और छवियों को जोड़ती है, एक पूर्व-प्रशिक्षण विधि जो पर्यवेक्षित और स्व-पर्यवेक्षित अधिगम हानि कार्यों का उपयोग करती है, और एक बहु-कार्य मॉडल जो एक साथ पाँच रोगों की भविष्यवाणी करता है। मॉडल को BRSET (लैब-कैप्चर्ड इमेज) और mBRSET (स्मार्टफोन-कैप्चर्ड इमेज) डेटासेट का उपयोग करके प्रशिक्षित और मूल्यांकित किया गया है, और यह स्मार्टफोन और लैब सेटिंग्स दोनों में कैप्चर की गई विभिन्न छवि स्थितियों के तहत उच्च नैदानिक सटीकता दर्शाता है।
