图片由通讯员邰梦云提供。
记者郭静通讯员邰梦云
1月9日，记者从中山大学中山眼科中心获悉，该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“超广域人工智能眼病筛查系统”。该系统的问世，将眼部检查范围扩大到5倍以上，自动快速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。最新研究成果发表于《自然》杂志的子刊《生物通信》。
超广域眼底彩照与人工智能技术的结合
中山大学中山眼科中心副主任林浩添教授介绍，传统散瞳眼底检查耗时耗力，需要滴药水30分钟后才能检查，且检查是否准确还依赖患者配合程度、医生经验，散瞳药水3小时甚至几天才能从患者体内代谢完毕，耗时耗力。而眼底是眼球的后段，由视网膜、视乳头、*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。
图片说明：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。
值得一提的是，目前的人工智能系统是基于传统眼底照相，且检查免散瞳，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°-°，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。
“超广域人工智能眼病筛查系统”采用的超广域眼底成像范围为°-°是传统眼底照相（45度）范围的5倍以上，能有效地观察到眼睛周边视网膜病变，可以更早、更准确地检查出全周视网膜的病变。
检查仅需要几十秒，检测准确率达到96%以上
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。人工智能和大数据科以超广域眼底图像为基础，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智能筛查系统，检测准确率达到96%以上，可以很好地弥补眼底病医疗资源缺乏的现状。由于检查过程只需要1分钟左右的时间，此系统还可以应用于大规模人群的眼病筛查。
图片说明：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。
林浩添教授指出，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地解读报告。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。
首创图片质量实时监测系统，让临床诊疗更高效
该团队成员李中文博士表示，该系统可对图像质量进行实时、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。拍摄图片质量如果超过3次仍不提高，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。
图片说明：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。
该团队成员郭翀助理研究员介绍，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，而“超广域人工智能眼底病筛查系统”的推出，不仅是让临床诊疗更高效，也让患者得到切实的福利。
“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。”林浩添教授说。
可防控近视并发症，便于基层开展眼病筛查
统计数据显示，目前青少年近视出现高发趋势，该系统可防控近视眼带来的并发症。林浩添教授称，近视特别是高度近视人群，有视网膜格子样变性、视网膜裂孔、最终视网膜脱离的风险，如果能在校园普及这一系统，可以及时发现高危的孩子、及时治疗。
除此之外，该系统还便于基层开展眼病筛查这套超广域人工智能眼病筛查系统不但免去患者不便，还能提高眼底检查的灵敏性。“比如糖尿病视网膜病变致盲率很高，重在早期发现，但最开始可能只是小点状的出血，医生用肉眼未必能看得出来，但是AI就能看出来。”
林浩添表示，该系统的推出，不仅让临床诊疗更高效，由于操作简便，不需要眼科专科医生进行，该系统可以很好地弥补眼底病医疗资源缺乏的现状，对于缺乏专业眼底病医生的医疗机构、体检中心，这款系统可以高效、精确地在人群中进行眼底病筛查。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。