近日，國際頂級期刊Nature Communications（影響因子14.919）在線刊登了汕頭大學(xué)·香港中文大學(xué)聯(lián)合汕頭國際眼科中心張銘志教授帶領(lǐng)岑令平、吉杰研究團隊共同完成的研究論著，該研究為首個中國純本土團隊獨立自主研發(fā)涵蓋39種眼底疾病及病變特征的人工智能高效檢測平臺。

　　眼底疾病是目前全球致盲的重要原因，嚴(yán)重威脅到人們的健康和生活質(zhì)量，早期發(fā)現(xiàn)并及時干預(yù)可以有效預(yù)防失明。然而，目前眼科醫(yī)生特別是眼底病醫(yī)生資源不足、分布不均衡，欠發(fā)達地區(qū)眼底病患者難以被精準(zhǔn)檢測和及時治療。科技賦能健康醫(yī)療，醫(yī)學(xué)人工智能蓬勃發(fā)展，已進入臨床實踐階段，但由于真實世界環(huán)境復(fù)雜，高性能實驗性AI系統(tǒng)應(yīng)用轉(zhuǎn)化乏力。

　　目前既有的研究多限于單一或幾個眼底病種的人工智能檢測。然而，在真實世界環(huán)境中患者可能患有各種各樣眼底疾病，這些AI系統(tǒng)會導(dǎo)致其它疾病的漏診和誤診。因此，多病種或全病種眼底病檢測平臺開發(fā)是眼底病智能檢測應(yīng)用轉(zhuǎn)化的必然趨勢。汕頭大學(xué)·香港中文大學(xué)聯(lián)合汕頭國際眼科中心張銘志教授團隊，以岑令平教授及吉杰高級工程師為共同第一作者，張銘志教授為通訊作者，聯(lián)合共同作者林建偉高級工程師及數(shù)十位眼科臨床醫(yī)師和基礎(chǔ)研究人員，歷時四年的反復(fù)試驗及持續(xù)改進，完成開發(fā)了國際首個可以識別39種眼底疾病及病變特征的多病種人工智能檢測平臺DLP，并完成了多中心、多層次的臨床應(yīng)用研究，而且發(fā)布于互聯(lián)網(wǎng)進行遠程臨床應(yīng)用，研究成果于2021年8月10日發(fā)表于國際頂級期刊《自然》雜志的子刊《自然通訊》Nature Communications （影響因子為14.919）。

　　項目團隊一共收集整理近25萬的眼底照相圖片數(shù)據(jù)，所有眼科醫(yī)師在完成規(guī)范化眼底病標(biāo)注培訓(xùn)之后，分組對收集的眼底圖片進行準(zhǔn)確標(biāo)注（超過27萬個標(biāo)簽）。然后用于AI 算法訓(xùn)練，開發(fā)出可以識別39種眼底疾病及病變特征的多病種人工智能檢測平臺——DLP，總體檢測敏感性和特異性均大于0.97， AUC超過0.99，人機比賽顯示達到視網(wǎng)膜專家的平均水平。

　　項目成果有以下亮點：

　　1

　　采取常見疾病與病變特征相結(jié)合的方法進行眼底照片的標(biāo)注，解決誤診漏診的難題，以達到全病種檢測的目的

　　常見眼底疾病標(biāo)注為疾病，例如DR、RVO、RAO、青光眼、視神經(jīng)萎縮、ERM、RD、MH、CSCR、VKH、PM、RP、高血壓視網(wǎng)膜病變、周圍性視網(wǎng)膜變性和有髓神經(jīng)纖維等。

　　為了檢測非常見疾病甚至罕見病，我們根據(jù)病變特征進行標(biāo)注：硬性滲出、棉絮斑、視盤水腫、血管迂曲、脈絡(luò)膜視網(wǎng)膜萎縮/缺損、纖維化、視網(wǎng)膜前出血、玻璃體變性及眼底腫物等。

　　為了識別眼科術(shù)后患者，我們還包括了治療后的情況，如激光斑和硅油眼。

　　對模糊眼底圖像的有效識別，增強了該平臺真實世界應(yīng)用的轉(zhuǎn)化能力。

　　2

　　數(shù)據(jù)來源的多樣性保證了算法檢測的泛化能力

　　汕頭國際眼科中心（JSIEC）數(shù)據(jù)集圖像質(zhì)量一致且清晰，保證了AI算法對不同疾病特征的學(xué)習(xí)。

　　LEDRS數(shù)據(jù)集從遍布全國13家醫(yī)院，應(yīng)用不同類型的眼底相機進行采集，保證了平臺對異源圖像識別的泛化能力。

　　EYEPACS數(shù)據(jù)集源自歐美不同地區(qū)的高加索人群和其他族裔患者，進一步增強了數(shù)據(jù)來源的多樣性。

　　3

　　算法應(yīng)用創(chuàng)新

　　預(yù)處理方法將圖像處理方法和業(yè)務(wù)知識結(jié)合；

　　同時使用動態(tài)重采樣和加權(quán)損失函數(shù)解決類極端不平衡問題；

　　用一個二級分類體系結(jié)構(gòu)解決39種疾病或者特征的分類，在分類體系中針對不同的問題使用不同大小的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，也應(yīng)用了自定義模型進行訓(xùn)練；

　　算法基于封閉世界假設(shè)和全陰取最大概率的類提高了結(jié)果的敏感度。

　　4

　　多層次驗證及多中心真實世界遠程檢測應(yīng)用

　　除了應(yīng)用JSIEC、LEDRS及EYEPACS數(shù)據(jù)集進行驗證和測試，該項目還設(shè)計了一系列應(yīng)用測試，包括采用多個省份包括西藏及新疆的不同種族數(shù)據(jù)進行測試，與數(shù)個國際公開數(shù)據(jù)庫的應(yīng)用進行比較測試，與超過10年診療經(jīng)驗的眼底病專家進行比較，最后還與分布于全國的7家醫(yī)療機構(gòu)進行真實世界遠程眼底病篩查應(yīng)用測試，結(jié)果提示，DLP眼底病篩查平臺在臨床真實世界測試中表現(xiàn)出穩(wěn)健的疾病識別能力。

　　DLP平臺部署與遠程應(yīng)用

　　該項目眼底病檢測平臺DLP已經(jīng)部署互聯(lián)網(wǎng)，為我院眾多的眼科醫(yī)聯(lián)體單位及合作醫(yī)療機構(gòu)提供眼底疾病檢測應(yīng)用服務(wù)， DLP不僅能提供各種疾病的預(yù)測概率，而且能實時顯示相應(yīng)的熱力圖，提示了算法模型做出判斷的依據(jù)。在應(yīng)用過程中，使用者可以上傳眼底圖像，以獲得診斷建議；此外，使用者還可以向平臺提供反饋，反饋意見將由我院視網(wǎng)膜專家定期記錄、分析以進行再訓(xùn)練，以持續(xù)性提高DLP的檢測能力。

　　此外，該平臺還被用于線上基層醫(yī)師及住院醫(yī)師規(guī)范化眼底閱片培訓(xùn)，提升臨床醫(yī)師的辨圖識病的能力。

　　DLP平臺遠程應(yīng)用醫(yī)療機構(gòu)：

　　廣東省揭陽市揭西縣灰寨鎮(zhèn)中心衛(wèi)生院

　　廣東省潮州市饒平縣三饒鎮(zhèn)中心衛(wèi)生院

　　廣東省中山火炬開發(fā)區(qū)醫(yī)院

　　內(nèi)蒙古自治區(qū)巴林左旗蒙醫(yī)中醫(yī)醫(yī)院

　　西藏自治區(qū)林芝市人民醫(yī)院

　　新疆獨山子人民醫(yī)院

　　青海省海南藏族自治州人民醫(yī)院

　　貴州省織金縣人民醫(yī)院

　　陜西省銅川市人民醫(yī)院

　　西藏自治區(qū)山南市人民醫(yī)院

　　純本土獨立自主研發(fā)

　　項目團隊由汕頭國際眼科中心醫(yī)療專家及汕頭大學(xué)網(wǎng)絡(luò)與信息中心（醫(yī)學(xué)院大數(shù)據(jù)項目組）計算機工程專家組成。項目從設(shè)立之初，到目前實現(xiàn)一系列多病種、多標(biāo)簽、多維度人工智能眼底病檢測平臺的成功開發(fā)，完全通過自主學(xué)習(xí)國際先進算法、持續(xù)性改進及自定義創(chuàng)新的方式完成，是綜合性大學(xué)學(xué)科交叉、醫(yī)工結(jié)合創(chuàng)新研究的完美體現(xiàn)。

　　該眼底病檢測平臺DLP的成功開發(fā)應(yīng)用及高質(zhì)量論文成果的順利發(fā)表，以及今年5月份早產(chǎn)兒視網(wǎng)膜病變（ROP）篩查平臺研究成果的發(fā)表（JMAMA Network Open），標(biāo)志著汕頭國際眼科中心的醫(yī)學(xué)人工智能研發(fā)工作得到國際的認可，也標(biāo)志著我們中心完成從新生兒到老年人對眼底健康狀況的全生命周期精準(zhǔn)監(jiān)測。為基層醫(yī)療環(huán)境資深眼科醫(yī)師不足的情況下提供優(yōu)質(zhì)眼底疾病檢測服務(wù)，也為汕頭國際眼科中心互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)院的建設(shè)打造先進的技術(shù)閉環(huán)，為互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療服務(wù)的高速拓展打下堅實的基礎(chǔ)。該DLP平臺在互聯(lián)網(wǎng)的部署及開放應(yīng)用，不僅僅服務(wù)于我國廣大基層醫(yī)療環(huán)境眼病患者，也將惠及全世界。

　　張銘志教授及其研究團隊骨干岑令平教授、吉杰高級工程師、林建偉高級工程師聯(lián)合其它團隊成員通過不斷探索及應(yīng)用驗證，邁出人工智能在臨床落地的堅實一步，加速眼科診斷篩查模式的創(chuàng)新。團隊至今已經(jīng)成功完成一系列人工智能眼病檢測平臺的研發(fā)，已發(fā)表人工智能相關(guān)高質(zhì)量論著6篇，包括Nature Communications及JAMA Network Open等國際頂級雜志，同時在國內(nèi)AI領(lǐng)域代表性期刊《人工智能》上發(fā)表題為《眼底疾病人工智能檢測平臺的開發(fā)與應(yīng)用實踐》的綜述文章，對該團隊在醫(yī)學(xué)人工智能領(lǐng)域的研究工作進行了系統(tǒng)性論述。研究團隊將繼續(xù)探索人工智能技術(shù)在眼科診斷、治療中的應(yīng)用，希望籍此打破我國疾病醫(yī)療資源不足分布不均的困局，為優(yōu)秀醫(yī)療資源下沉基層提供有效可行的新途徑。