El "Artificial Intelligence for RObust Glaucoma Screening Challenge" (AIROGS) se organizó con el fin de proporcionar a los grupos de investigación de aprendizaje automático una base de datos comparable para el desarrollo de sistemas de detección automática del glaucoma. El objetivo del desafío era desarrollar sistemas de aprendizaje automático que detecten el glaucoma de forma robusta en entornos clínicos reales. 

En total, se facilitaron más de 110.000 imágenes de fondo de ojo procedentes de más de 500 centros de una población diversa. Durante la fase de pruebas, equipos de todo el mundo enviaron sus algoritmos para compararlos con un conjunto de datos de prueba no visto previamente.

El equipo de aprendizaje automático de Ocumeda se unió en un equipo con el Dr. habilitado Daniel Truhn y Firas Khader de la RWTH Aachen, logrando el segundo puesto en el desafío con la solución desarrollada.