1分钟筛查7种眼底病,中山眼科中心推出全球首个超广域人工智能眼病筛查系统

　　筛查诊断视网膜脱落等各类眼底病，眼底检查是必经之路。然而，传统眼底检查要散瞳滴麻药耗时耗力，且专业的眼底专科医生缺口巨大，众多早期发生在视网膜的病变未能被及时诊治，视功能发生不可逆的损害的风险大大增加。

　　如今，这一困境有了高效、精准的突破办法。中山大学中山眼科中心人工智能与大数据科基于十万余例超广域眼底彩照，研发出全球首个基于人工智能的眼病筛查指导系统。可筛查包括视网膜格子样变性、视网膜裂孔、视网膜脱离、视网膜出血、青光眼、玻璃膜疣、视网膜渗出等多种眼底病变，并能根据病变的特征给予相应的医学指导，以预防病变的进展，尽可能挽救眼底病患者的视功能。筛查者仅需在镜头前拍张照即可，所用时间仅仅1分钟，也无需散瞳。据中山大学中山眼科中心副主任林浩添教授介绍，该AI的灵敏性高达97%，准确率超过98%；是全球首个基于超广域眼底拍照的AI眼病筛查系统。

　　1月8日晚，这一最新研究成果发表于《自然》杂志的子刊《生物通信》（Communications Biology）。

　　超广域眼底彩照与人工智能技术结合

　　一分钟筛查7种眼底病

　　眼底是眼球的后段，由视网膜、视乳头、黄斑和视网膜中央动静脉等组成。眼底检查常需要散瞳，耗费时间长；传统眼底照相范围仅有30°~45°视野，可能会出现漏诊。而目前的人工智能系统是基于传统眼底照相，主要是检查眼底后极部视网膜病变，观察周边视网膜的能力很有限。中山眼科中心研究团队采用的超广域眼底成像范围为200°~240°，能有效观察到周边视网膜病变，可以更早、更准确的检查出全周视网膜的病变。

　　尽管超广域眼底彩照具有足够的视野范围，但是准确解读此眼底图像也需要眼科医生经过专业的培训和较长时间经验的积累。

　　林浩添教授介绍，中山眼科中心以超广域眼底图像为基础，整合了我国多家医院的接近10万张超广域眼底彩照数据，由国内外多位经验丰富的眼底病专家和人工智能专家强强联合，最终研发出该智能筛查系统。系统可以精确检测视网膜格子样变性、视网膜裂孔、视网膜脱离、视网膜出血、青光眼、玻璃膜疣、视网膜渗出七种疾眼病的，检测准确率达到98%以上，可以很好的弥补眼底病医疗资源缺乏的现状。而且，筛查者也无需散瞳，只要在镜头前拍张照即可，检查过程只需要1分钟左右的时间，此系统也可以应用于大规模人群的眼病筛查。

超广域眼底彩照人工智能眼病筛查系统：图中右侧高亮区域为筛选出来的病变

　　除了筛查病变

　　还有病变定位、体位指导功能

　　这款系统不仅能对眼底图像进行解读，同时可以自动标出病变部位，有助于医生有针对性的解读报告。同时如果视网膜脱离检查结果呈阳性，系统会自动给予体位指导，以延缓视网膜脱离的进展，降低手术并发症，改善患者的视力预后，而体位指导是普通基层医疗机构、体检中心很难能做到的服务。

左侧图片箭头指处为视网膜脱离，右侧图片高亮区域热图提示视网膜脱离的精确位置

　　首创图片质量实时监测系统

　　诊疗更高效，适用场景更丰富

　　目前针对超广域眼底照相机，尚无图片质量监控系统，如果拍摄的质量与眼底医生要求不同，将会影响读片，医生通常要求重新拍摄，这会造成不必要的时间、资源浪费。患者来回的检查，有可能会延误疾病的诊断，甚至可导致医疗纠纷的发生，中山眼科中心人工智能与大数据科研究团队针对这一缺陷，研发了超广域眼底图像质量监控的人工智能系统，可对图像进行实时、准确的监控，对于低质量图片，实时提醒操作者，以指导其重新获取高质量图片。如果超过3次拍摄图片质量仍不提高，则代表图片质量低有可能是眼前段屈光间质混浊造成，则自动给出转诊建议，行屈光间质状况检查。

人工智能系统自动识别图片模糊区域，以人类医生的思维模式根据模糊区域面积大小、是否影响病变检测等综合确定其是否为低质量图片

　　林浩添教授表示， “基于超广域眼底彩照的人工智能眼病筛查系统”的推出，不仅是让临床诊疗更高效，也是为了更多的民众能得到切实的福利。对于缺乏专业眼底病医生的医疗机、体检中心，这款系统可以高效、精确的方式在人群中进行眼底病筛查，为广大群众的眼健康保驾护航。目前团队正在和国内外多家企业洽谈技术转化事宜，以期研究成果尽早惠及广大人民群众。（通讯员：邰梦云）