在國家重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃等項(xiàng)目的支持下，中山大學(xué)中山眼科中心林浩添教授團(tuán)隊(duì)牽頭聯(lián)合醫(yī)療人工智能企業(yè)鷹瞳Airdoc、廣東省醫(yī)療器械質(zhì)量監(jiān)督檢驗(yàn)所等國內(nèi)外18家醫(yī)療、企業(yè)和科研機(jī)構(gòu)，完成了全球首個(gè)眼科多病種人工智能真實(shí)世界研究。

“全球首個(gè)眼科多病種人工智能真實(shí)世界研究”項(xiàng)目團(tuán)隊(duì)合影

該研究成果于2021年7月27日在國際頂級(jí)期刊《柳葉刀—數(shù)字健康》（The Lancet Digital Health）在線發(fā)表。項(xiàng)目團(tuán)隊(duì)已經(jīng)擁有系列技術(shù)專利且獲得國家藥品監(jiān)督管理局頒發(fā)的第一個(gè)眼科人工智能軟件Ⅲ類醫(yī)療器械產(chǎn)品注冊證。

據(jù)悉，本次研究的眼科多病種人工智能可以同時(shí)篩查14種眼科常見病，總體準(zhǔn)確率可達(dá)95%，識(shí)別能力更是媲美眼科專家，穩(wěn)定性良好。

《柳葉刀—數(shù)字健康》在線發(fā)表

CARE可識(shí)別14種常見眼病 總體準(zhǔn)確率達(dá)95%

近年來，醫(yī)學(xué)人工智能研究開始進(jìn)入臨床實(shí)踐階段，但由于真實(shí)世界環(huán)境復(fù)雜，容易出現(xiàn)部分現(xiàn)場眼底圖片無法識(shí)別、臨床準(zhǔn)確性下降、過于依賴網(wǎng)絡(luò)等情況，醫(yī)學(xué)人工智能在臨床上的轉(zhuǎn)化應(yīng)用效果并不理想。

項(xiàng)目團(tuán)隊(duì)通過使用來源于三級(jí)醫(yī)院、社區(qū)醫(yī)院和健康服務(wù)機(jī)構(gòu)等具有不同疾病特征人群的醫(yī)療機(jī)構(gòu)超過26萬張多種場景和設(shè)備來源的眼底彩照，訓(xùn)練出可以識(shí)別14種常見眼底異常的眼底疾病綜合性智能診斷專家— CARE。

林浩添教授

“人工智能為多標(biāo)簽深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)，能在識(shí)別多種眼底異常的同時(shí)關(guān)聯(lián)了各疾病特征之間的關(guān)系，也就是更容易發(fā)現(xiàn)病癥，其能力范圍覆蓋14種眼底常見病種，大大減少漏診率，減少計(jì)算資源損耗，獨(dú)立運(yùn)行的特性還能逐步擺脫醫(yī)療系統(tǒng)對網(wǎng)絡(luò)的依賴。”項(xiàng)目負(fù)責(zé)人——中山大學(xué)中山眼科中心副主任林浩添教授直接點(diǎn)明CARE的特點(diǎn)。

目前，CARE可識(shí)別正常眼底圖像和14種常見眼底病變，包括糖尿病視網(wǎng)膜病變、高血壓眼底表現(xiàn)、青光眼視神經(jīng)病變、病理性近視眼底改變等，診斷的總體準(zhǔn)確率從92.1%提升至95.2%，并在全國35家不同級(jí)別的醫(yī)療機(jī)構(gòu)對CARE模型進(jìn)行臨床真實(shí)環(huán)境驗(yàn)證。

令人可喜的是，其中的糖尿病視網(wǎng)膜病變識(shí)別模塊已經(jīng)獲得了國家藥品監(jiān)督管理局頒發(fā)的第一個(gè)眼科人工智能軟件Ⅲ類醫(yī)療器械產(chǎn)品注冊證，為我國人工智能醫(yī)療器械的評(píng)估和監(jiān)管提供了可行的參考方案。

眼底識(shí)別能力媲美眼科專家 可適用于基層醫(yī)院

為了打消大眾對這位智能診斷專家性能和穩(wěn)定性的質(zhì)疑，林浩添教授還展現(xiàn)了該項(xiàng)目設(shè)計(jì)的一系列臨床測試結(jié)果，包括將CARE系統(tǒng)的表現(xiàn)與16位來自不同地區(qū)不同年資的眼科醫(yī)師的比較。

結(jié)果表明，不同地區(qū)、不同年資的眼科醫(yī)生在眼底病變的判斷表現(xiàn)上存在差異，而CARE系統(tǒng)在臨床真實(shí)世界驗(yàn)證中的表現(xiàn)可以媲美眼科專家，表現(xiàn)出穩(wěn)健的疾病識(shí)別能力。

CARE的表現(xiàn)媲美眼科醫(yī)生、穩(wěn)定性優(yōu)于眼科醫(yī)生

對于醫(yī)療資源相對不集中的地區(qū)，醫(yī)學(xué)人工智能的需求與適用性又如何呢？內(nèi)蒙古巴彥淖爾市殘聯(lián)眼科醫(yī)院張宏院長對研究成果表示肯定。

“以內(nèi)蒙古為例，該地區(qū)海拔高、飲食結(jié)構(gòu)以大魚大肉、高油高鹽為主，糖尿病視網(wǎng)膜病變及高血壓患者較多。而當(dāng)?shù)毓⑨t(yī)院的醫(yī)療水平比較落后，醫(yī)療資源緊缺。在這樣的環(huán)境下，我們更需要醫(yī)學(xué)人工智能的幫助?！彼硎?，人工智能診療應(yīng)用在基層醫(yī)院，能夠減少患者外出就醫(yī)的費(fèi)用和時(shí)間，大大提高診斷率，減少漏診率，對于基層醫(yī)院的醫(yī)生和患者都能獲益。

CARE系統(tǒng)的面世標(biāo)識(shí)著醫(yī)學(xué)人工智能又向前邁進(jìn)一步，未來人工智能不僅可以在醫(yī)療資源集中的地區(qū)為醫(yī)生減負(fù)，還能在醫(yī)療資源缺乏的地區(qū)代替專家問診，更好服務(wù)基層群眾。

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