研究团队在全国范围内开展研究，利用来自16家不同疾病分布、不同级别医疗机构的20多万张视网膜图像，训练出AI视网膜多病辅助诊断系统(以下简称“系统”)，可同时识别14种常见眼底异常，包括糖尿病、高血压等全身性疾病的眼部表现，以及青光眼、病理性近视、视网膜静脉阻塞、视网膜脱离等12种威胁视力的异常。
广州中山大学中山眼科中心牵头的16家医疗科研机构对该系统进行了验证分析，包括北京同仁医院、上海耳鼻喉医院、北京大学人民医院、山东大学齐鲁医院的医学专家。此外，来自美国、英国、新加坡、澳大利亚等国家的专家也为撰写和修改文章提供了有力的帮助。
研究团队通过2万多张视网膜图像对系统进行了内部验证，其模型评价指标AUC达到0.955；同时，前瞻性采集了全国35家医疗机构近2万张视网膜图像进行外部检测，包括来自全国28个省份的8家三级医院、6家社区医院和21家体检机构，覆盖新疆、云南、广西、宁夏等少数民族聚集地和边远边疆地区的医疗机构。结果表明，AUC在0.95 ~ 0.98之间，性能优良。
除了在真实临床环境中进行前瞻性实时验证外，研究团队还设计了一系列临床测试，包括将系统性能与来自不同地区、不同年龄的16名眼科医生的判断进行对比，并使用非中国人种和未参与模型训练的相机模型获得的眼底彩色照片对系统进行测试。此外，研究团队还首次使用胶片相机拍摄的电子扫描版眼底图像对该系统进行了测试。
结果表明，AI视网膜多病辅助诊断系统不仅能准确识别14种常见眼底异常，而且适用于不同医学场景、不同种族、不同眼底摄影仪器的临床现实环境，其准确率与眼底专家相当。
视网膜AI落地应用按下“加速键”
《柳叶刀》 (The Lancet)创刊于1823年，是国际四大权威医学期刊之一，也是世界上最古老、最有价值的同行评议医学期刊之一。《柳叶刀》长期跟踪世界前沿医学的发展和应用，尤其是数字健康领域的进展。成立的《柳叶刀数字健康》已成为全球医学领域的权威期刊(SCI影响因子24.519)。该论文的发表代表了国际医学同仁对我国人工智能辅助诊断视网膜多种疾病研究成果的一致认可，对该系统进入临床应用具有重要意义。
目前，医学AI研究已进入临床实践阶段，其中医学影像AI是发展最快、最早实现应用的领域。2020年8月，Airdoc获得国家美国食品药品监督管理局授予的眼科人工智能软件第一个三级证书，从而启动了人工智能视网膜辅助诊断系统在医疗机构的广泛应用，有效提升了医生的诊断效率和质量。
据全球知名成长咨询公司Jost Sullivan介绍，Airdoc鹰眼是视网膜图像人工智能领域的全球领导者和先驱。目前，Airdoc鹰眼自主研发的深度学习算法可识别55种健康风险，处于行业领先水平。同时，Airdoc构建了全球领先的视网膜影像数据库，不仅达到数千万级，还拥有数百万个高质量、多维度的交叉标注数据，全面覆盖年龄、性别、商业渠道、设备型号和疾病类型等。其多样性在业内首屈一指。这也确保了该产品能够不断优化现有算法，并继续针对新适应症开发新算法，同时训练深度学习模型，以准确识别疾病相关症状。
医学人工智能的发展是为了解决未被满足的临床需求，尤其是在co
“十三五”国家眼健康规划制定以来，明确了以重大致盲眼病防治为核心，以建立防盲治盲技术指导体系为支撑，以增强县级医院眼科服务能力为主要手段的工作思路。我国眼病防治取得重大进展。随着视网膜AI的广泛应用，将帮助更多人“拍下眼底照片，早知疾病”，让健康无处不在。
来源：Guangming.com
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