超广域人工智能眼底病筛查系统问世

中山大学中山眼科中心副主任林浩添介绍系统研发情况。朱汉斌/摄

中山大学中山眼科中心副主任林浩添教授团队基于10万余例超广域眼底彩照，研发出全球首个“超广域人工智能眼底病筛查系统”，可自动快速筛查多种眼底病变，检测准确率达到98%以上。相关研究1月8日发表在《自然》子刊《生物通信》上。

眼底是眼球的后段，由视网膜、视乳头、黄斑和视网膜中央动静脉等组成。传统眼底检查一般需要散瞳，检查耗时耗力；而传统眼底照相范围仅有30°～45°视野，可能会出现漏诊。现有的人工智能眼底检查系统是基于传统眼底照相，主要是检查眼底后极部视网膜病变，对于观察周边视网膜的能力很有限。

林浩添团队采用的超广域的眼底照相，检查过程免散瞳，且成像范围200°~240°，是传统眼底照相范围的5倍以上，能有效观察到周边视网膜病变，能更早、更准确地检查出全周视网膜的病变，并能根据病变的特征给予相应的医学指导，以预防病变的进展，尽可能挽救眼底病患者的视功能。

林浩添表示，该系统可以精确检测视网膜格子样变性、视网膜裂孔、视网膜脱离、视网膜出血、青光眼、玻璃膜疣、视网膜渗出等七种眼病，检测准确率达到98%以上，可以有效缓解眼底病检查医疗资源缺乏的现状。由于检查过程只需要1分钟左右的时间，此系统还可以应用于大规模人群的眼病筛查。

该团队成员李中文博士表示，该系统可对图像质量进行实时、准确的监控，对于低质量图片，实时提醒操作者，以指导其重新获取高质量图片。拍摄图片质量如果超过3次仍不提高，则代表图片质量低，有可能是眼前段屈光间质混浊造成，则自动给出转诊建议。

该团队成员郭翀助理研究员介绍，目前针对超广域眼底照相机尚无图片质量监控系统，如果拍摄的质量与眼底医生要求不同，将会影响读片，医生通常要求重新拍摄，这会造成不必要的时间、资源浪费。患者来回的检查，有可能会延误疾病的诊断，甚至可导致医疗纠纷的发生，而“超广域人工智能眼底病筛查系统”的推出，不仅是让临床诊疗更高效，也让患者得到切实的福利。

“尽管超广域眼底彩照具有足够的视野范围，但是准确解读此眼底图像也需要眼科医生经过专业的培训和较长时间经验的积累。”林浩添表示，对于缺乏专业眼底病医生的医疗机构、体检中心，该系统可以高效、精确的方式在人群中进行眼底病筛查，为广大群众的眼健康保驾护航。

目前，林浩添团队正在和国内外多家企业洽谈技术转化事宜，以期研究成果尽早惠及广大人民群众。

相关论文信息：https://www.nature.com/articles/s42003-019-0730-x