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​人工智能眼病筛查系统问世,检测准确率达98%以上

http://www.b2b.hc360.com 中国金属加工网 信息来源:Author发布时间:2020年01月17日浏览:846

  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10万余例超广域眼底彩照,研发出全球首个基于人工智能的眼病筛查指导系统。可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7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。

  据悉,最新研究成果发表于《自然》杂志的子刊《生物通信》(Communications Biology)。

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  中山大学中山眼科中心副主任林浩添介绍系统研发情况。朱汉斌/摄

  超广域眼底彩照可精确检测出7种眼疾

  眼底是眼球的后段,由视网膜、视乳头、黄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。而目前的人工智能系统是基于传统眼底照相,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。

  中山大学中山眼科中心副主任、林浩添教授介绍,该中心研究团队采用的超广域眼底成像范围为200°~240°,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。另一方面,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。而人工智能和大数据科以超广域眼底图像为基础,整合我国多家医院的接近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98%以上、灵敏性也达到了97%以上,可以很好的弥补眼底病医疗资源缺乏的现状。

  值得一提的是,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。该中心研究团队成员李中文介绍,也正因此,推广起来将更为便捷,相较于传统的体检中的眼底检查,该系统辐射眼底面积更广,能更早筛查出眼底病变。

  系统可实现病变定位帮助医生有针对性解读报告

  据介绍,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的解读报告。林浩添教授表示,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。

  更值得一提的是,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,中山眼科中心人工智能与大数据科研究团队针对这一缺陷,研发了超广域眼底图像质量监控的人工智能系统,可对图像进行实时、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。林浩添教授称,如果超过3次拍摄图片质量仍不提高,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,行屈光间质状况检查。

  对于缺乏专业眼底病医生的医疗机、体检中心,该系统可以高效、精确的方式在人群中进行眼底病筛查,为广大群众的眼健康保驾护航。和传统的眼底检查相比,该系统检查更便捷。据介绍,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。



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