我校中山眼科中心林浩添教授、劉奕志教授與西安電子科技大學(xué)劉西洋教授帶領(lǐng)團(tuán)隊(duì)經(jīng)過(guò)5年鉆研合作，首創(chuàng)了一種基于解剖學(xué)和病理學(xué)特征對(duì)醫(yī)學(xué)圖像進(jìn)行密集標(biāo)注的方法——醫(yī)學(xué)圖像密集標(biāo)注技術(shù)Visionome。最新研究成果“Dense anatomical annotation of slit-lamp images improves the performance of deep learning for the diagnosis of ophthalmic disorders”于2020年6月22日發(fā)表于《自然》雜志的子刊《自然生物醫(yī)學(xué)工程》（Nature Biomedical Engineering，IF=17.135），并進(jìn)入臨床轉(zhuǎn)化應(yīng)用。
與傳統(tǒng)圖片級(jí)分類(lèi)標(biāo)注方法相比，Visionome技術(shù)可多產(chǎn)生12倍標(biāo)簽，而這些標(biāo)簽訓(xùn)練出來(lái)的算法顯示了更好的診斷性能?；诖思夹g(shù)，團(tuán)隊(duì)訓(xùn)練出可準(zhǔn)確識(shí)別多種眼前段病變的裂隙燈圖像智能評(píng)估系統(tǒng)，可應(yīng)用于大規(guī)模篩查、綜合分診、專(zhuān)家級(jí)評(píng)估、多路徑診療建議等多個(gè)臨床場(chǎng)景。不僅在回顧性數(shù)據(jù)集中表現(xiàn)出眼科專(zhuān)家級(jí)別的診斷水平，在前瞻性數(shù)據(jù)集中也表現(xiàn)出色。使用者通過(guò)在Visionome診斷系統(tǒng)中上傳眼前段圖像，即能一次獲得多個(gè)部位的全方位診斷，與傳統(tǒng)的人工智能算法相比，Visionome系統(tǒng)可生成更加全面、精細(xì)、具體的報(bào)告，真正讓醫(yī)學(xué)人工智能應(yīng)用揭開(kāi)神秘的面紗，成為一個(gè)接地氣的“醫(yī)生”。
Visionome技術(shù)密集標(biāo)注原理
裂隙燈圖像智能評(píng)估系統(tǒng)可針對(duì)4項(xiàng)臨床任務(wù)快速生成評(píng)估報(bào)告
醫(yī)學(xué)人工智能的浪潮已經(jīng)到來(lái)。然而，目前國(guó)內(nèi)醫(yī)學(xué)人工智能發(fā)展仍面臨優(yōu)質(zhì)數(shù)據(jù)提取困難、現(xiàn)有數(shù)據(jù)標(biāo)注方法效率低等一系列問(wèn)題，同時(shí)許多疾病患病率低，不同學(xué)科數(shù)據(jù)特征迥異，導(dǎo)致現(xiàn)有人工智能算法通常難以應(yīng)對(duì)跨學(xué)科場(chǎng)景。為利用一流醫(yī)療人才團(tuán)隊(duì)與海量循證醫(yī)療數(shù)據(jù)的優(yōu)勢(shì)，突破僵局，在國(guó)家重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃（2018YFC0116500）、國(guó)家自然科學(xué)基金面上項(xiàng)目（81770967）、廣東省科技計(jì)劃項(xiàng)目（2018B010109008）支持下，林浩添教授提出了醫(yī)學(xué)人工智能“樂(lè)高”計(jì)劃，以標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)標(biāo)注模式、提高數(shù)據(jù)標(biāo)注效率、建立醫(yī)療數(shù)據(jù)區(qū)塊鏈等作為切入點(diǎn)，進(jìn)行戰(zhàn)略部署。該計(jì)劃通過(guò)將醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化成可以拼插組合的“樂(lè)高”模塊，打通不同疾病學(xué)科的數(shù)據(jù)異質(zhì)性壁壘。作為醫(yī)學(xué)人工智能“樂(lè)高”計(jì)劃的首個(gè)研發(fā)成果，Visionome技術(shù)成功實(shí)現(xiàn)了人工智能進(jìn)行跨學(xué)科、多病種應(yīng)用，證明了醫(yī)學(xué)人工智能“樂(lè)高”計(jì)劃的高度可行性。目前，團(tuán)隊(duì)已與數(shù)十家醫(yī)院建立合作，加快推進(jìn)醫(yī)學(xué)人工智能“樂(lè)高”計(jì)劃的跨學(xué)科應(yīng)用。
