日前，據(jù)中山大學(xué)中山眼科中心消息，該中心副主任林浩添教授團(tuán)隊(duì)牽頭聯(lián)合醫(yī)療人工智能企業(yè)鷹瞳Airdoc、廣東省醫(yī)療器械質(zhì)量監(jiān)督檢驗(yàn)所等國(guó)內(nèi)外18家醫(yī)療、企業(yè)和科研機(jī)構(gòu)，完成了全球首個(gè)眼科多病種人工智能真實(shí)世界研究。據(jù)了解，該團(tuán)隊(duì)研究成果已在國(guó)際頂級(jí)期刊《柳葉刀—數(shù)字健康》（The Lancet Digital Health）在線(xiàn)發(fā)表。
“這項(xiàng)研究的重點(diǎn)，可以分解為：眼科多病種、人工智能、真實(shí)世界。”林浩添介紹，此前，該研究團(tuán)隊(duì)的糖尿病視網(wǎng)膜病變識(shí)別模塊，已經(jīng)獲得了國(guó)家藥品監(jiān)督管理局頒發(fā)的第一個(gè)眼科人工智能軟件Ⅲ類(lèi)醫(yī)療器械產(chǎn)品注冊(cè)證，可以在臨床使用。但是，不少患者有兩種或以上的疾病，能不能拍一次眼底照片，就可以篩查多個(gè)眼科疾病？
此項(xiàng)研究的創(chuàng)新點(diǎn)之一，眼底疾病綜合性智能診斷專(zhuān)家——“CARE”模型，是眼科多病種篩查的關(guān)鍵。
作為一個(gè)醫(yī)學(xué)人工智能AI，“CARE”模型是由大量照片和標(biāo)簽“訓(xùn)練”出來(lái)的：研究項(xiàng)目共納入51家醫(yī)療機(jī)構(gòu)的26萬(wàn)張眼底彩照，不但來(lái)源于三級(jí)醫(yī)院、社區(qū)醫(yī)院和健康服務(wù)機(jī)構(gòu)等具有不同疾病特征人群，還涵蓋了多種場(chǎng)景和設(shè)備來(lái)源。在算法上，“CARE”由單標(biāo)簽升級(jí)為多標(biāo)簽深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)，即將多種疾病的標(biāo)簽和特征信息置于同一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練，不但可以識(shí)別多種眼底異常，還能同時(shí)關(guān)聯(lián)各疾病特征之間的關(guān)系。
據(jù)介紹，“CARE”模型既減少了模型運(yùn)行對(duì)計(jì)算資源的依賴(lài)，也將診斷的總體準(zhǔn)確率從92.1%提升至95.2%?！癈ARE”模型可以識(shí)別14種常見(jiàn)眼底異常，包括糖尿病視網(wǎng)膜病變、高血壓眼底病變、病理性近視眼底、視網(wǎng)膜脫離等疾病，模型的平均準(zhǔn)確率為96.8%。
研究團(tuán)隊(duì)還進(jìn)行了一次“人機(jī)對(duì)弈”，將“CARE”模型的表現(xiàn)與16位來(lái)自不同地區(qū)不同年資的眼科醫(yī)師進(jìn)行比較?！叭藱C(jī)對(duì)弈”結(jié)果發(fā)現(xiàn)，不同眼科醫(yī)生對(duì)眼底病變識(shí)別靈敏度差異大，特別是基層年輕醫(yī)生，人類(lèi)醫(yī)師的準(zhǔn)確度范圍在50%至92.9%之間。相比之下，“CARE”模型的表現(xiàn)則“穩(wěn)”字當(dāng)頭，準(zhǔn)確率高而且穩(wěn)定。
林浩添認(rèn)為，未來(lái)醫(yī)學(xué)人工智能可以作為診斷助手，幫助醫(yī)生完成80%的基礎(chǔ)工作，而醫(yī)生可以專(zhuān)注于20%的疑難雜癥或者技術(shù)優(yōu)化，提升醫(yī)生的工作價(jià)值。下一步，研究團(tuán)隊(duì)將推動(dòng)“CARE”模型的落地產(chǎn)品，希望能夠?qū)a(chǎn)品推廣到基層醫(yī)院，讓更多眼科患者實(shí)現(xiàn)疾病早發(fā)現(xiàn)、早治療。
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