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全能全“智”,亦“睛”亦彩
——何明光教授精彩展示AI在眼科的应用

其他  作者:国际眼科时讯  2021/9/23 11:29:00
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内容概要:随着深度学习算法的完善、运算速度和储存能力的提高及医学大数据的积累,人工智能(AI)技术在眼科领域飞速发展
编者按:随着深度学习算法的完善、运算速度和储存能力的提高及医学大数据的积累,人工智能(AI)技术在眼科领域飞速发展。眼科AI已实现为患者提供筛查、远程诊断及治疗建议等方面的服务,显著减轻医疗资源不足的压力和患者的经济负担。何明光教授致力于眼科AI的探索与临床应用,并在此领域发表多篇重量级文章。APAO 2021盛会上,何明光教授对新冠疫情期间澳大利亚眼科AI的临床应用进行精彩演讲,分享真实世界中AI在眼科领域的应用和进展。
 
人工智能在眼科的临床应用主要基于眼科图像的使用。深度学习(DL)作为AI的重要内容,给眼科领域应用带来了巨大变化。多模态影像学的发展为眼科疾病的诊断提供了更辽阔的视野,眼底照相和光相干断层扫描(OCT)的临床广泛应用,为DL算法的应用提供了丰富的数据,为AI在眼科领域的发展创造了优越的条件。在糖尿病视网膜病变(DR)、黄斑变性、青光眼等眼病,由于存在明显的眼底改变,AI应用得到了优先的发展。何教授重点介绍了五款AI辅助临床检测的应用:
 
眼科远程医疗整合系统
 
眼科远程医疗整合系统(Eye Grader)的最基本组成部分包括采集点和读片分级中心。系统基于云计算平台,无需安装和配置,注册账号后用户接入互联网即可开始工作。在社区和合作医疗点所采集的眼底照相               ,通过互联网传送到读片分级中心,利用计算机辅助诊断技术自动分析眼底照片,减少人工分级的工作量,提高筛查效率,最后由经过训练的技术人员完成读片,并形成读片报告反馈到采集点。
基于人工智能的线下DR实时筛查系统
 
基于AI线下DR实时筛查系统能够自动将眼底图像传输到AI系统,立即完成AI判别并且输出报告,从图像采集到报告操作时间为2-3分钟,全过程无需联网,线下操作即可进行,尤其适合缺乏高速接入互联网条件,而且极其患者隐私保护的情况,比如在澳大利亚土著人群进行的DR筛查。
视光智能工作站
 
视光智能工作站专为视光医生量身定制,用于标准化诊疗行为,比如在繁忙的视光服务当中,帮助视光师确定哪位患者需要进行视野检查。整个过程只需软件支持,利用Topcon、Nidek以及蔡司照相机自动捕获图像,自动生成报告,供被检查者随时阅览,过程全自动,无需操作人员配合。何教授表示,视光智能工作站的最大优势是无需联网,不依赖互联网和GPU,能够最大限度地保护患者的数据安全和隐私。
硬件软件兼备的AI智能检测
 
此款AI检测专为全科医生和内分泌科医生量身定做,在这些使用场景,第一缺乏眼底照相机,第二缺乏操作眼底照相机的技术人员。通过眼底照相机、自动化系统以及传感器组成的一体机系统,可以以“患者自助”的方式,完成眼病筛查,整个过程2-3分钟完成,只需一般辅助人员指导,无需专业的眼底拍摄技师参与。
小型桌面DIY AI智能检测设备
 
此款AI智能检测设备的特点是小型、可携带、价格优廉,可以放置在桌面上,患者将其罩于眼前,仪器自动定位眼睛,对焦视网膜采集图像,AI自动识别图像并将图像分类为不同疾病,整个过程只需花费1分钟,简单迅速。
何教授总结,AI的应用能够减少医生繁重的工作量,缓解不同地区医疗资源分配不均,提升基层医生医疗水平,推进医疗卫生体制改革。目前眼科AI探索仍为冰山一角,掌握眼科AI的应用现状,迎接新挑战,把握新机遇,才能成功实现眼科AI从研究到临床运用的转化。
 
参考文献
 
 
1.He M, Li Z, Liu C, Shi D, Tan Z. Deployment of Artificial Intelligence in Real-World Practice: Opportunity and Challenge. Asia Pac J Ophthalmol (Phila). 2020 Jul-Aug;9(4):299-307. doi: 10.1097/APO.0000000000000301. PMID: 32694344.
 
2.Li Z, Keel S, Liu C, He M. Can Artificial Intelligence Make Screening Faster, More Accurate, and More Accessible? Asia Pac J Ophthalmol (Phila). 2018 Nov-Dec;7(6):436-441. doi: 10.22608/APO.2018438. Epub 2018 Dec 17. PMID: 30556381.
 
许莉莉,杨智,田蓓. 眼科基于图像的人工智能[J]. 中华眼科杂志,2021,57(6):465-469. DOI:10.3760/cma.j.cn112142-20201224-00842.
 
3.张明,周思睿. 把握挑战和机遇:人工智能与眼科诊疗[J]. 中华眼底病杂志,2021,37(2):93-97. DOI:10.3760/cma.j.cn511434-20210121-00044.
 
4.吴晓明,史秀京,宋勇波,等. 人工智能技术在眼科问诊中的探索与应用[J]. 中国数字医学,2021,16(3):75-79. DOI:10.3969/j.issn.1673-7571.2021.03.017.
 
5.孙铁,张雨晴,邵毅. 人工智能及其在眼科疾病诊疗中的应用[J]. 眼科新进展,2020,40(8):793-796,800.
 
何明光教授
 
博士生导师,中山大学中山眼科中心教授,澳洲墨尔本大学眼科教授,中华医学会眼科学分会防盲及流行病学组组长。国家杰出青年基金获得者、国家“万人计划”领军人才、国家科技部中青年科技创新领军人才,研究方向包括眼科疾病的临床和遗传流行病学研究、随机临床试验、双生子研究、图像技术研究、人工智能和大数据研究。研究获得广泛的国际同行认可,在2011年被遴选为眼科影响因子最高的杂志《Ophthalmology》的编委,并遴选进入由全球著名青光眼专家组成的国际青光眼学会,成为闭角型青光眼、药物治疗、青光眼进展等三个国际临床指南的制定委员会共同主席,在2015年起担任世界卫生组织近视防治技术专家,是全球近视专家共识的制定者之一。在2012年起担任亚太眼科学会副秘书长和常务理事,2016年创办亚太远程眼科学会并担任创会主席。获得包括亚太眼科学会Holmes Lecture奖等国际学术奖励和荣誉。以通讯作者在国际前沿杂志包括JAMA等共发表SCI论文200余篇,SCI引次数7633,H指数(Google Scholar)43。获得多个奖项,包括亚太眼科学会的Holmes Lecture奖(2015)。

 
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