病种|广东医生牵头完成全球首个眼科多病种人工智能真实世界研究视网膜病变|中山大学

【 病种|广东医生牵头完成全球首个眼科多病种人工智能真实世界研究】南方日报讯 7月31日，笔者从中山大学中山眼科中心获悉，该中心副主任林浩添教授团队牵头联合医疗人工智能企业鹰瞳Airdoc、广东省医疗器械质量监督检验所等国内外18家医疗、企业和科研机构，完成了全球首个眼科多病种人工智能真实世界研究。近日，该团队研究成果在国际顶级期刊《柳叶刀-数字健康》在线发表。该研究项目推出的眼科多病种人工智能可以筛查14种常见眼科疾病，平均准确率在95%以上。
“这项研究的重点，可以分解为：眼科多病种、人工智能、真实世界。”林浩添介绍，此前，该研究团队的糖尿病视网膜病变识别模块，已经获得了国家药品监督管理局颁发的第一个眼科人工智能软件Ⅲ类医疗器械产品注册证，可以在临床使用。但是，不少患者有两种或以上的疾病，能不能拍一次眼底照片，就可以筛查多个眼科疾病？
此项研究的创新点之一，眼底疾病综合性智能诊断专家——“CARE”模型，是眼科多病种筛查的关键。
作为医学人工智能，“CARE”模型是由大量照片和标签“训练”出来的：研究项目共纳入51家医疗机构的26万张眼底彩照，不但来源于三级医院、社区医院和健康服务机构等具有不同疾病特征人群，还涵盖了多种场景和设备来源。在算法上，“CARE”由单标签升级为多标签深度学习网络，即将多种疾病的标签和特征信息置于同一个神经网络训练。
“多标签深度学习网络，不但可以识别多种眼底异常，还能同时关联各疾病特征之间的关系。”中山大学中山眼科中心林铎儒博士介绍，“CARE”模型既减少了模型运行对计算资源的依赖，也将诊断的总体准确率从92.1%提升至95.2%。研究团队在全国35家不同级别的医疗机构，对“CARE”模型进行了临床真实环境验证。林浩添介绍，“CARE”模型可以识别14种常见眼底异常，包括糖尿病视网膜病变、高血压眼底病变、病理性近视眼底、视网膜脱离等疾病，模型的平均准确率为96.8%。
南方日报采访人员朱晓枫通讯员邰梦云