国际眼科时讯

陈有信教授：洞悉未来，将是眼科联合AI的视界！

2021-01-25 14:08:00
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编者按：随着人工智能技术的发展与普及，医学领域也出现越来越多AI的身影。在中国，人工智能技术已逐渐运用于DR、ROP等眼底疾病的筛查和诊断。不可否认，AI快速、高效、精准的优势为临床带来更有力的诊疗“利器”，但人们仍心存诸多疑惑，AI能否取代眼科医生？未来在AI辅助下，眼科医生该如何更好地与AI进行分工、各行所长，从而更大幅度提高眼底疾病的诊疗水平？面对我们的疑问，北京协和医院陈有信教授接受了记者的采访，与大家一起分享了AI运用于中国眼科的难点与挑战，以及其未来的发展方向。

AI辅助眼科诊疗，如虎添翼、前景乐观！

“眼底病相关的AI发展前景一定非常广阔”，陈教授如是介绍，2016年谷歌团队使用近13万张眼底照片，组织了五十位眼底病医师进行糖尿病视网膜病变的标注，通过机器学习，开发出了糖尿病视网膜病变的AI筛查软件，研究结果发表于JAMA杂志，轰动一时，自此眼科AI的开发风生水起。

我国在这方面紧跟其后，多个科研院所及团队与IT公司展开合作，旨在推进眼底病的AI研究。眼科与IT联手可以说相得益彰：眼底病灶的识别必须依赖眼科医师；但眼科医师在AI算法方面不具备专业知识，需要向IT行业学习。目前此方向的研究状态十分活跃，据悉已有多款眼底筛查软件获得国家批准，用于糖网筛查，另有多款眼底疾病筛查的AI软件正在国家药监局的审理之中。眼底疾病AI诊断研究方兴未艾，形势令人欢欣鼓舞。

AI用于DR诊疗的技术研发尚在进行，敬候佳音

2018年，一款名为IDx-DR的软件获美国FDA批准，它与Topcon NW400眼底照相机及AI联合搭配，用于糖尿病视网膜病变的眼底筛查。值得大家思考的是，为什么糖尿病会成为眼底病AI开发的热点方向呢？

糖尿病患病率较高是其中非常重要的一个缘由。目前在中国，将近一亿多名糖尿病患者饱受疾病困扰，其中患有糖尿病视网膜病变者估计有3000万名。面对这样的一个并发症多、危害面广的疾病，糖尿病的AI识别和筛查极具重要意义。糖尿病视网膜病变是一个可防可治的疾病，如果临床对患者能够早期筛查、早期发现、早期诊断、早期治疗的话，患者可以保留良好的视功能。基于这种情况，大家将糖尿病视网膜病变视为重点研究对象。除了美国批准IDx-DR 这款TopconNW400照相机软件之外，中国药监局也批准了两款研发的软件，还有多家公司的糖尿病视网膜病变AI筛查软件正在审理中。糖尿病的病变病变特征相对明显和特异，比如微血管瘤、棉绒斑、棉絮斑、静脉串珠等较容易被识别，相信在不久的将来，糖尿病视网膜病变的筛查、体检在基层的应用中会产生明显的社会效益和经济效益。

糖尿病视网膜病变常规眼底彩色照相AI标注数据库是一项艰苦，但具建设性的工作

糖尿病与AI联合筛查糖网具有深远的意义。中国的眼底病医师资源分配尚不均衡，尤其西部地区眼底病医师相对缺乏。AI与互联网技术也许可作为一个良好的补充，糖尿病视网膜病变被赋予为重要的突破口。然而，目前各个团队开发出的软件的敏感性、特异性、准确性缺乏一个统一标准，并且优秀单位和企业对软件进行自我考核、自我测评，这显然不合适。建立一个高质量、高标准、高可溯源的第三方的数据库平台迫在眉睫。

北京协和医院眼科团队经过近三年的努力，建立了一个拥有一万五千张至两万张糖尿病视网膜病变的眼底彩色照相标准标注数据库。“一张照片需要三位医生进行标注，有不同意见要拿出来讨论，最后由更资深的医生最终判决，如糖尿病第几期、哪种病变，这是第一步。”后面还要对此数据库进行”内部审核”，就是科室另外一批专家，对已经建成的数据库进行抽样检查，Kappa值达到0.95的高数值。此数据库的图片来源具有代表性，有六种照相机的图片，其中包含基层眼科的图片、大型医院眼科的图片。仅仅如此还是不够，团队请全国十位同领域专家又对数据进行“外部审核”,抽样750张照片，对准确性、敏感性、Kappa值进行评价。数据库在今年上海召开的世界人工智能大会的健康云峰会上发布，这也是我国医学人工智能推进平台推荐的三项成果之一。药监局器审中心建议AI公司开发新的DR筛查软件，最好在统一标准的第三方验证数据平台上进行验证，如此方可评判技术是否良好，目前的这个数据库就符合这样的要求。

AI运用于AMD：如星星之火，势头方兴未艾

老年性黄斑变性又称年龄相关性黄斑变性，为黄斑区结构的衰老性改变，在过去曾是西方国家眼病患者最主要的致盲原因。AMD的复杂程度远比糖尿病视网膜病更加复杂，它分干性和湿性两类：干性分为早期、中期、晚期；湿性有各种各样的表现，如斑痕化、PED、出血现象等。中国人口数量大，人口老龄化趋势日益明显，AMD的发病率较高，其预防尚且有一定难度，必须引起重视。

北京协和医院眼科的AI研究团队应用双模态技术，使OCT与眼底彩照联合图像识别AI技术对AMD、PCV进行诊断和鉴别，相关文章发表于英国眼科杂志。其他团队也在做这方面工作做了大量工作。随着算法水平的提高，以及标注水平的进步，AMD的AI研究方面定会取得重大进展。

高屋建瓴——后疫情时代，AI的诊疗辅助势不可挡

某些同行抛出疑惑，AI在未来是否会代替人类的方方面面呢？作为科技全球化的新时代公民，大家大可不必担心。对待新技术，关键在于审时度势，不断在变化中寻求进步。

全世界尤其发展中国家都面临着医疗资源分配不均的问题， AI+互联网远程医疗，进行辅助大有可为。“AI不会代替医生，但也许AI+医生>医生”。陈教授介绍曾经做过一次有趣的比赛，在识别眼底疾病时，青年医生联合AI，与资深教授进行的诊断对比，结果发现，青年医生和AI二者合作的准确度与资深教授相差无几，尤其在诊断速度方面，明显快于资深教授。这场比赛说明AI还是可以为辅助医生诊断疾病发挥巨大作用。

AI反应速度快、搜索能力强，瞬间可搜罗万象并集中分类，利用它的优势，不仅仅是在普通疾病的早期筛查时发挥作用，甚至在一些复杂疾病的诊断方面达到一些专家的水平也不无可能。尤其在身处后疫情时代的当下，诊断、随访外地患者多有不便，这更加凸显了AI的存在价值。AI在医学领域的应用日益广泛，此乃大势所趋。