La "Artificial Intelligence for RObust Glaucoma Screening Challenge" (AIROGS) è stata organizzata per fornire ai gruppi di ricerca sul Machine Learning un database comparabile per lo sviluppo di sistemi per il rilevamento automatico del glaucoma. L'obiettivo della sfida era sviluppare sistemi di Machine Learning in grado di rilevare in modo robusto il glaucoma in scenari clinici realistici. 

In totale sono state messe a disposizione oltre 110.000 immagini del fondo oculare provenienti da più di 500 centri di una popolazione diversificata. Durante la fase di test, team di tutto il mondo hanno inviato i loro algoritmi per confrontarli su un set di dati di test non ancora analizzato.

Il team di Machine Learning di Ocumeda si è unito in una squadra con il PD Dr. Daniel Truhn e Firas Khader della RWTH di Aquisgrana e, con la soluzione sviluppata, si è classificato al 2° posto nella competizione.