北京協(xié)和醫(yī)院眼科主任醫(yī)師陳有信領(lǐng)銜跨機(jī)構(gòu)研究團(tuán)隊(duì)成功開(kāi)發(fā)了基于超廣角眼底影像（UWF）與深度學(xué)習(xí)技術(shù)的全景式病變識(shí)別（WARM）人工智能系統(tǒng)，該系統(tǒng)可精準(zhǔn)識(shí)別25種眼底疾病并智能生成轉(zhuǎn)診建議，為眼底病篩查與分級(jí)診療體系提供新路徑。近日，相關(guān)成果發(fā)表在《細(xì)胞》子刊《細(xì)胞報(bào)告醫(yī)學(xué)》。

眼底是洞察視覺(jué)健康的窗口，也是窺探全身健康狀態(tài)的獨(dú)特橋梁。眼底病變導(dǎo)致的不可逆性視力損傷已成為全球致盲的主要原因。隨著人口老齡化加劇與疾病譜系復(fù)雜化，視網(wǎng)膜專(zhuān)科醫(yī)師的人力資源短缺與地域分布不均問(wèn)題日益凸顯，制約了眼底疾病“早篩、早診、早治”防控策略的有效實(shí)施。

傳統(tǒng)眼底相機(jī)僅能捕獲約15%的視網(wǎng)膜區(qū)域，存在顯著的周邊病變漏診風(fēng)險(xiǎn)。超廣角成像技術(shù)可拍攝更廣的視網(wǎng)膜區(qū)域，可覆蓋約82%視網(wǎng)膜面積。研究團(tuán)隊(duì)?wèi)?yīng)用的超廣角成像技術(shù)，為AI模型訓(xùn)練提供更為理想的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。

陳有信團(tuán)隊(duì)聯(lián)合全國(guó)26家三級(jí)醫(yī)療機(jī)構(gòu)，構(gòu)建了包含約6萬(wàn)張UWF圖像的超大規(guī)模高質(zhì)量數(shù)據(jù)集，基于原創(chuàng)性跨域協(xié)同學(xué)習(xí)算法等，開(kāi)發(fā)出全景式病變識(shí)別（WARM）、基準(zhǔn)模型對(duì)照（BASE）和區(qū)域性能對(duì)比（WARM-PPR）三大深度學(xué)習(xí)模型。

模型可精準(zhǔn)識(shí)別正常眼底及糖尿病視網(wǎng)膜病變、視網(wǎng)膜脫離等25類(lèi)眼底疾病，并基于病變特征智能生成分級(jí)轉(zhuǎn)診建議，模擬臨床篩查決策流程。值得注意的是，WARM模型對(duì)周邊及彌漫性病變的識(shí)別效能顯著優(yōu)于區(qū)域限定型WARM-PPR，彰顯了全視野成像對(duì)全面眼底篩查的臨床必要性。

在嚴(yán)格的多中心驗(yàn)證中，WARM展現(xiàn)出良好的篩查效能。與初級(jí)眼科醫(yī)師的對(duì)比實(shí)驗(yàn)還揭示出，醫(yī)師人工閱片雖具高特異度（0.982），但靈敏度僅為0.583；而WARM模型則實(shí)現(xiàn)了靈敏度0.882與特異度0.846的良好平衡。特別是在微小病灶識(shí)別與復(fù)雜病變判斷方面，WARM模型具有明顯優(yōu)勢(shì)，高度契合眼底病的篩查原則。

來(lái)源：科技日?qǐng)?bào)