近日，国际顶级期刊Nature Communications（影响因子14.919）在线刊登了汕头大学·香港中文大学联合汕头国际眼科中心张铭志教授带领岑令平、吉杰研究团队共同完成的研究论著，该研究为首个中国纯本土团队独立自主研发涵盖39种眼底疾病及病变特征的人工智能高效检测平台。

　　眼底疾病是目前全球致盲的重要原因，严重威胁到人们的健康和生活质量，早期发现并及时干预可以有效预防失明。然而，目前眼科医生特别是眼底病医生资源不足、分布不均衡，欠发达地区眼底病患者难以被精准检测和及时治疗。科技赋能健康医疗，医学人工智能蓬勃发展，已进入临床实践阶段，但由于真实世界环境复杂，高性能实验性AI系统应用转化乏力。

　　目前既有的研究多限于单一或几个眼底病种的人工智能检测。然而，在真实世界环境中患者可能患有各种各样眼底疾病，这些AI系统会导致其它疾病的漏诊和误诊。因此，多病种或全病种眼底病检测平台开发是眼底病智能检测应用转化的必然趋势。汕头大学·香港中文大学联合汕头国际眼科中心张铭志教授团队，以岑令平教授及吉杰高级工程师为共同第一作者，张铭志教授为通讯作者，联合共同作者林建伟高级工程师及数十位眼科临床医师和基础研究人员，历时四年的反复试验及持续改进，完成开发了国际首个可以识别39种眼底疾病及病变特征的多病种人工智能检测平台DLP，并完成了多中心、多层次的临床应用研究，而且发布于互联网进行远程临床应用，研究成果于2021年8月10日发表于国际顶级期刊《自然》杂志的子刊《自然通讯》Nature Communications （影响因子为14.919）。

　　项目团队一共收集整理近25万的眼底照相图片数据，所有眼科医师在完成规范化眼底病标注培训之后，分组对收集的眼底图片进行准确标注（超过27万个标签）。然后用于AI 算法训练，开发出可以识别39种眼底疾病及病变特征的多病种人工智能检测平台——DLP，总体检测敏感性和特异性均大于0.97， AUC超过0.99，人机比赛显示达到视网膜专家的平均水平。

　　项目成果有以下亮点：

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　　采取常见疾病与病变特征相结合的方法进行眼底照片的标注，解决误诊漏诊的难题，以达到全病种检测的目的

　　常见眼底疾病标注为疾病，例如DR、RVO、RAO、青光眼、视神经萎缩、ERM、RD、MH、CSCR、VKH、PM、RP、高血压视网膜病变、周围性视网膜变性和有髓神经纤维等。

　　为了检测非常见疾病甚至罕见病，我们根据病变特征进行标注：硬性渗出、棉絮斑、视盘水肿、血管迂曲、脉络膜视网膜萎缩/缺损、纤维化、视网膜前出血、玻璃体变性及眼底肿物等。

　　为了识别眼科术后患者，我们还包括了治疗后的情况，如激光斑和硅油眼。

　　对模糊眼底图像的有效识别，增强了该平台真实世界应用的转化能力。

　　2

　　数据来源的多样性保证了算法检测的泛化能力

　　汕头国际眼科中心（JSIEC）数据集图像质量一致且清晰，保证了AI算法对不同疾病特征的学习。

　　LEDRS数据集从遍布全国13家医院，应用不同类型的眼底相机进行采集，保证了平台对异源图像识别的泛化能力。

　　EYEPACS数据集源自欧美不同地区的高加索人群和其他族裔患者，进一步增强了数据来源的多样性。

　　3

　　算法应用创新

　　预处理方法将图像处理方法和业务知识结合；

　　同时使用动态重采样和加权损失函数解决类极端不平衡问题；

　　用一个二级分类体系结构解决39种疾病或者特征的分类，在分类体系中针对不同的问题使用不同大小的深度神经网络，也应用了自定义模型进行训练；

　　算法基于封闭世界假设和全阴取最大概率的类提高了结果的敏感度。

　　4

　　多层次验证及多中心真实世界远程检测应用

　　除了应用JSIEC、LEDRS及EYEPACS数据集进行验证和测试，该项目还设计了一系列应用测试，包括采用多个省份包括西藏及新疆的不同种族数据进行测试，与数个国际公开数据库的应用进行比较测试，与超过10年诊疗经验的眼底病专家进行比较，最后还与分布于全国的7家医疗机构进行真实世界远程眼底病筛查应用测试，结果提示，DLP眼底病筛查平台在临床真实世界测试中表现出稳健的疾病识别能力。

　　DLP平台部署与远程应用

　　该项目眼底病检测平台DLP已经部署互联网，为我院众多的眼科医联体单位及合作医疗机构提供眼底疾病检测应用服务， DLP不仅能提供各种疾病的预测概率，而且能实时显示相应的热力图，提示了算法模型做出判断的依据。在应用过程中，使用者可以上传眼底图像，以获得诊断建议；此外，使用者还可以向平台提供反馈，反馈意见将由我院视网膜专家定期记录、分析以进行再训练，以持续性提高DLP的检测能力。

　　此外，该平台还被用于线上基层医师及住院医师规范化眼底阅片培训，提升临床医师的辨图识病的能力。

　　DLP平台远程应用医疗机构：

　　广东省揭阳市揭西县灰寨镇中心卫生院

　　广东省潮州市饶平县三饶镇中心卫生院

　　广东省中山火炬开发区医院

　　内蒙古自治区巴林左旗蒙医中医医院

　　西藏自治区林芝市人民医院

　　新疆独山子人民医院

　　青海省海南藏族自治州人民医院

　　贵州省织金县人民医院

　　陕西省铜川市人民医院

　　西藏自治区山南市人民医院

　　纯本土独立自主研发

　　项目团队由汕头国际眼科中心医疗专家及汕头大学网络与信息中心（医学院大数据项目组）计算机工程专家组成。项目从设立之初，到目前实现一系列多病种、多标签、多维度人工智能眼底病检测平台的成功开发，完全通过自主学习国际先进算法、持续性改进及自定义创新的方式完成，是综合性大学学科交叉、医工结合创新研究的完美体现。

　　该眼底病检测平台DLP的成功开发应用及高质量论文成果的顺利发表，以及今年5月份早产儿视网膜病变（ROP）筛查平台研究成果的发表（JMAMA Network Open），标志着汕头国际眼科中心的医学人工智能研发工作得到国际的认可，也标志着我们中心完成从新生儿到老年人对眼底健康状况的全生命周期精准监测。为基层医疗环境资深眼科医师不足的情况下提供优质眼底疾病检测服务，也为汕头国际眼科中心互联网医院的建设打造先进的技术闭环，为互联网医疗服务的高速拓展打下坚实的基础。该DLP平台在互联网的部署及开放应用，不仅仅服务于我国广大基层医疗环境眼病患者，也将惠及全世界。

　　张铭志教授及其研究团队骨干岑令平教授、吉杰高级工程师、林建伟高级工程师联合其它团队成员通过不断探索及应用验证，迈出人工智能在临床落地的坚实一步，加速眼科诊断筛查模式的创新。团队至今已经成功完成一系列人工智能眼病检测平台的研发，已发表人工智能相关高质量论著6篇，包括Nature Communications及JAMA Network Open等国际顶级杂志，同时在国内AI领域代表性期刊《人工智能》上发表题为《眼底疾病人工智能检测平台的开发与应用实践》的综述文章，对该团队在医学人工智能领域的研究工作进行了系统性论述。研究团队将继续探索人工智能技术在眼科诊断、治疗中的应用，希望籍此打破我国疾病医疗资源不足分布不均的困局，为优秀医疗资源下沉基层提供有效可行的新途径。