王亚星教授
北京同仁医院
人工智能（Artificial intelligence , AI）的概念源于19世纪50年代。随着计算机科技的发展，AI概念下逐渐形成了机器学习及目前的深度学习技术，后者的可从大量无标注数据中自我训练、发现内在规律，因而在医学领域引起研究热潮。
AI在图像识别、数据挖掘、信息提取等方面的优势不仅可减少重复劳动、节约成本，而且在提高疾病筛查、诊断、疗效评估、预测以及健康管理等医疗行为的效率及准确性等方面均发挥重要作用,因而在医学领域具有强大应用潜力。眼科因影像资料丰富、获取便捷而成为研究重点。2017-2019年发表的AI与医学影像相关的同行评议研究中，眼科领域研究约占1/4。在美国食品药品监督局（FDA）已批准30多项AI医学产品，眼科疾病筛查产品也属于首批获准的类目。
当前眼科领域的人工智能研究
1、糖尿病视网膜病变
糖尿病视网膜病变（糖网）的眼底照相筛查是眼科领域AI应用最早、相关研究最多且最接近应用层面的方向。FDA 于2018年4月首次批准了AI产品IDx-DR用于糖网筛查诊断，并于今年8月再次批准类似产品EyeArt的临床应用；EyeArt 及 Retmarker 两款AI产品已在欧洲应用于糖网筛查；我国国家药品监督管理局（NMPA）在本年度也认证了两项糖网筛查软件。此外，基于AI的糖网识别与严重程度分级已应用于以人群为基础的研究中；基于AI 的糖网筛查已列入印度糖网筛查规范。
部分已应用于糖网筛查的AI产品
基于AI的糖网筛查的模式包含AI独立筛查及AI与人工筛查结合两种模式，对于前者，AI筛查阈值设定需兼顾敏感性与特异性，以保证筛查诊断的准确性；对于后者，应设定高敏感性的筛查阈值以初步检出可疑糖网，进一步人工确认，是当前更为推崇的模式。
在AI糖网筛查逐渐走向实践应用的过程中需考虑如下问题：
首先，便捷高效的糖网筛查必定增加眼科门诊就诊量，因此需相应调整医疗资源配置。
其次，鉴于目前多数软件仅识别单一疾病，糖网筛查是否同时识别其他眼科疾病也值得关注和进一步探索。
2、年龄相关性黄斑变性
AI在年龄相关性黄斑变性（AMD）的应用研究也是热点。多数研究为基于眼底照片和OCT识别AMD，显示出较高的敏感性和特异性，尤其是对于晚期AMD。基于OCT图像研发的AI算法可以识别、自动分割以及量化AMD相关特征，如视网膜内液区、色素上皮脱离区域等，与眼科医生相比均有较高一致性。此外，少数研究关注了AI模型对于AMD患者5年内进展为晚期AMD、以及nAMD患者对侧眼6个月后是否进展为nAMD的预测能力，也显示出较高的准确性。相关研究为疾病及时干预提供了依据。
AI模型用于nAMD患者视网膜内液(IRF)区域识别与分割
未来AI与AMD相关研究应更关注疾病预测能力，同时纳入多模态数据，尤其是包含功能学、治疗、预后等信息的临床资料。
3、青光眼
青光眼筛查也是眼科较早开展AI研究的领域，主要是依据眼底照片，以及视野、OCT等数据识别青光眼或可疑青光眼。
青光眼的AI诊断研究还面临诸多问题，主要源于青光眼诊断本身。
首先，当前青光眼诊断之于病变本身而言，具有相对滞后性。当结构及相应的功能学改变/进展出现时，病情实则已进展到一定程度。鉴于青光眼病情的不可逆性，其预测以及早期诊断更为重要。因此，基于早期青光眼进行训练模型、识别青光眼相关临床特征具有重要意义；
其次，基于眼底照片判断的青光眼相关特征往往缺乏解剖学依据、主观性较强，易导致学习误差，后续研究可综合OCT构型参数、功能学、遗传学信息以及临床资料等多维度信息。
临床医生基于眼底照判断杯盘比一致性较低
4、近视
AI与近视（或屈光系统）相关研究也是当前热点。一项基于英国Biobank以及AREDS数据库的研究显示，AI可通过眼底照片判断屈光度数，偏差分别为0.56D及0.90D，黄斑中心凹区域可能为判断屈光度的主要依据。来自中山眼科中心的一项多中心研究基于学龄儿童或青少年，利用年龄、基线屈光度、屈光度年进展率等信息构建了未来10年或18岁时个体高度近视发生预测AI模型，准确性达80%以上。
AI模型基于眼底片照推测屈光度数
5、其他眼科领域
AI在眼科领域的应用还包括角膜疾病、白内障及早产儿视网膜病变等的识别。此外，依据眼底特征识别心脑血管疾病及相关危险因素也是当前研究热点。
医学人工智能研究领域发展的普遍问题及规范
2019年伯明翰大学医院等机构的学者评估了122篇符合相关方向的AI医疗领域研究，合格率仅为20%。该研究将目前AI医学领域研究共同问题归纳为以下6方面：大多数研究中的诊断孤立于临床实践；样本量计算缺乏共识；多为回顾性研究，前瞻性研究少；模型效能缺乏阈值校正，或者阈值设置不符合临床实际；外部验证缺乏独立数据；模型缺乏透明性。
目前，多个国际标准化组织已经制定并发表了涉及AI研究的标准化规范，包括干预性试验标准化流程建议—人工智能部分（Standard Protocol Items: Recommendations for Interventional Trials, SPIRIT—AI Extension）及临床试验报告统一标准声明—人工智能部分（Consolidated Standards of Reporting Trials, CONSORT-AI Extension），这些规范的出台和应用将进一步提高AI医学研究质量，促进其在医疗实践中发挥实际优势。
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专家简介
王亚星
医学博士，北京同仁医院副主任医师、副教授。于首都医科大学及德国海德堡大学取得眼科学博士学位，曾在英国Moorfields眼科医院进行青光眼研究工作。科研领域为青光眼形态学、生物力学以及人群研究。承担国家自然科学基金面上项目及北京市科技新星等课题，目前担任British Journal of Ophthalmology 及EYE等国际杂志编委。
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Linda Gareth
2015年3月6日, 下午2:51Donec ipsum diam, pretium maecenas mollis dapibus risus. Nullam tindun pulvinar at interdum eget, suscipit eget felis. Pellentesque est faucibus tincidunt risus id interdum primis orci cubilla gravida.