一個眼科醫(yī)生判讀一張青光眼眼底圖片需要將近 1 分鐘，而 AI 在 1 秒鐘內(nèi)可以迅速完成 10 張。在青光眼的篩查上，人工智能大有可為。但是，由于 AI 篩查系統(tǒng)在國內(nèi)各個醫(yī)療中心系統(tǒng)不一，數(shù)據(jù)結構和疾病判病標準存在較大差異，目前人工智能在眼科領域的應用并不廣泛。

　　如何解決這一問題？

　　近日，由中華醫(yī)學會眼科學分會青光眼學組、中國醫(yī)學裝備協(xié)會眼科專委會人工智能學組牽頭組織，騰訊公司參與撰寫的《基于眼底照相的人工智能青光眼輔助篩查系統(tǒng)規(guī)范化設計及應用指南》正式對發(fā)布。

　　指南對 AI 青光眼輔助篩查系統(tǒng)的數(shù)據(jù)采集、算法模型構建、硬件要求、數(shù)據(jù)集建立和標注、AI 篩查方案、AI 篩查報告要求、數(shù)據(jù)安全等提出相關規(guī)范和建議，進一步規(guī)范 AI 青光眼輔助篩查系統(tǒng)的設計及臨床應用。

　　同時，下月起，雙方合作的 AI 輔助青光眼篩查系統(tǒng)將在同仁醫(yī)院開展臨床試驗。

　　青光眼檢出率不足 10%

　　早在 2016 年 10 月 28 日，國家衛(wèi)計委便制定了《“十三五”全國眼健康規(guī)劃（2016-2020 年）》，就將保障國民視力健康納入整體規(guī)劃。

　　但是，目前看來，實施的效果并不理想。就以青光眼為例，北京同仁醫(yī)院眼科中心的劉含若博士向雷鋒網(wǎng)表示，青光眼的檢出率不足 10%。

　　青光眼篩查率低的原因有哪些方面？

　　劉含若表示，青光眼是所有眼科疾病里面發(fā)病機制最為復雜的，被稱為盜取視力的“小偷”，而且視力損害是不可逆的，需要綜合考慮眼壓、眼底C/D形態(tài)、視野、OCT 視網(wǎng)膜神經(jīng)纖維層改變等多個因素，一旦青光眼進入到中晚期，患者面臨的只能是失明。

　　其次，中國眼科醫(yī)生的數(shù)量太少，遠遠不能滿足于中國龐大的人口需求。

　　據(jù)衛(wèi)計委 2016 年統(tǒng)計，我國目前只有 3.2 萬名眼科醫(yī)生，其中從事眼底醫(yī)療服務和研究的醫(yī)生約 800-1000 人。平均下來，4 萬多名中國人才能得到 1 個眼科醫(yī)生的救治。

　　數(shù)據(jù)顯示，預計到 2020 年，全球和我國青光眼人數(shù)將達到 7960 萬和 2180 萬；在致盲率方面，2010 年全球約有 840 萬青光眼患者致盲，而其中中國致盲人數(shù)占比患者達1/4 以上。

　　值得注意的是，由于統(tǒng)計數(shù)據(jù)僅僅是就診患者的數(shù)據(jù)。所以我國目前臨床統(tǒng)計中，癥狀更加明顯的原發(fā)性閉角型青光眼（PACG）患者被更多地統(tǒng)計在內(nèi)，是最常見的青光眼類型。

　　然而新加坡、印度以及在北京的流行病學調(diào)查結果表明，約 90% 的原發(fā)性開角型青光眼（POAG）患者未被發(fā)現(xiàn)。

　　也就是說，真正青光眼疾病的患病人群要遠比統(tǒng)計的多。

　　劉含若表示，80% 的眼科疾病都可以通過“早發(fā)現(xiàn)、早篩查、早干預”，從而避免致盲。

　　“中國導盲性眼病長期以來重治防輕，基層防治技術能力滯后。應用 AI 技術后，我們預估篩查率能從 10% 提升到 90% 以上。因此，將人工智能應用在眼科疾病篩查的場景里，非常有意義。”

　　牽手騰訊

　　2016 年，同仁醫(yī)院開始與騰訊進行青光眼模塊的合作。2018 年，同仁醫(yī)院王寧利專家團隊與騰訊舉行了合作簽約儀式，啟動人工智能輔助診斷青光眼的聯(lián)合科研。

　　2019 年，產(chǎn)品正式推出上線。

　　劉含若表示，通過前期的預驗證，AI 系統(tǒng)對早期青光眼病灶的診斷準確性已經(jīng)達到了 95%，這個成績相當于同仁成熟眼科醫(yī)生的診斷水平。

　　當然，這套 AI 系統(tǒng)的設計初衷是在基層進行篩查，彌補基層醫(yī)生對疾病判定不夠準確、早期的誤判或者誤診的情況。

　　“一個產(chǎn)品好不好，需要它最終達到高粘性的使用。無論是在社區(qū)醫(yī)院還是基層眼科中心，首先是產(chǎn)品確實好用，其次是提升醫(yī)患的依從性，讓醫(yī)生和患者相信 AI 系統(tǒng)得出的結果。”

　　因此，在系統(tǒng)開發(fā)過程中，雙方團隊進行了 AI 判定結果的可視化，不但輸出診斷結果，并且還采取熱圖的方式顯示病灶可能所處的部位。

　　“醫(yī)生可以通過可視化的功能輔助，具體向患者顯示紅色區(qū)域就是神經(jīng)性缺損的區(qū)域，以及缺損的部位有多大，從而對疾病進行量化。同時，對于患者來說，這個東西不再抽象，更加利于他們理解。”

　　青光眼篩查的現(xiàn)實困境

　　當然，人工智能應用于青光眼篩查也有一些特有的困境。

　　DR（糖尿病性視網(wǎng)膜病變）是在眼科 AI 里應用較為成熟的病種，因為該病直接掛靠于糖尿病慢病管理的篩查項目。截至 2019 年 6 月，中國糖網(wǎng)篩防工程已經(jīng)在全國 28 個省市，400 余家醫(yī)療機構內(nèi)完成了 68 萬例糖網(wǎng)的篩查。

　　劉含若透露，應用騰訊的 AI 技術后，共完成 6 萬多例的青光眼篩查。但是，缺乏國家級的篩查項目進行推動，青光眼與糖網(wǎng)的篩查例數(shù)還有明顯的差距。

　　雷鋒網(wǎng)(公眾號：雷鋒網(wǎng))了解到，今年兩會上，北京同仁眼科中心主任王寧利教授也向政協(xié)提案，把高致盲性眼病納入國家慢病防控的系統(tǒng)，并且運用 AI 技術來進行高致盲的全身相關的眼病的早期篩查。

　　從衛(wèi)生經(jīng)濟學的角度來考慮，做一個全民篩查的衛(wèi)生經(jīng)濟學效益是偏低的。但是，如果以年齡段來劃分，確定重點人群，讓 40 歲或者 45 歲以上人群接受眼底全病種的篩查，那么衛(wèi)生經(jīng)濟學效益將非常高。

　　劉含若補充到，“一個眼科醫(yī)生判讀一張影像需要將近 1 分鐘，借助 AI 則 1 秒鐘可以處理 10 張，相較于傳統(tǒng)模式，AI 可以將篩查成本從 50 元降低到 4 元每人次。”

　　其次，王寧利教授指出，目前在臨床使用和人工智能眼科發(fā)展中存在兩個問題：“在醫(yī)學領域，主要在標注方面缺乏統(tǒng)一的規(guī)范和標準，導致人工智能在臨床應用中泛化能力不足；在技術層面，各個團隊應用技術沒有統(tǒng)一標準，對一些指標規(guī)定沒有統(tǒng)一要求，同樣也造成人工智能在臨床使用方面的敏感性和特點性。”

　　因此，同仁醫(yī)院與騰訊合作撰寫的指南，對 AI 青光眼輔助篩查系統(tǒng)的數(shù)據(jù)采集、算法模型構建、硬件要求、數(shù)據(jù)集建立和標注、AI 篩查方案、AI 篩查報告要求、數(shù)據(jù)安全等均提供了規(guī)范和建議。

　　醫(yī)療 AI 進入門診還有多遠？

　　近年來，多個學組均積極關注醫(yī)療人工智能產(chǎn)品的“頂層設計”。

　　去年 8 月，由廣東省醫(yī)師協(xié)會眼科分會等主辦的第二屆全國眼科人工智能大會在廣州舉辦。大會同期進行了基于眼底照相的 DR 篩查 AI 系統(tǒng)應用指南的發(fā)布推廣儀式。

　　指南涵蓋了 AI 篩查系統(tǒng)從構建到應用的全過程，從圖像的獲取、特征的提取量化、特征值的選擇降維、模型的訓練以及性能評估都給出了明確的建議。

　　“醫(yī)療 AI 產(chǎn)品的發(fā)展，需要各地多中心共同協(xié)作。我覺得意義特別重大的一點，無論是臨床診斷還是治療指南，我們都是指南的進口國。現(xiàn)在我們從指南進口國到了指南輸出國，所以這個意義是特別重大的。以后我們會進行更多的多中心協(xié)作，爭取向世界發(fā)出更多的我們中國的聲音。”

　　劉含若向雷鋒網(wǎng)透露，目前，團隊已經(jīng)積累了數(shù)十萬例的眼底相庫，涵蓋了眼科的各個病種，也包括市面常見的 54 種相機型號的眼底圖像數(shù)據(jù)。

　　下個月，青光眼 AI 篩查系統(tǒng)將進入臨床試驗階段。AI 系統(tǒng)將會加載到眼底相機上，收取門診臨床資料，與醫(yī)生一起對病例進行評估，預計驗證量將超過 1000 例。

　　但是由于醫(yī)療 AI 產(chǎn)品的收費問題，現(xiàn)在更多是基于科研和產(chǎn)品檢驗的角度，對醫(yī)療 AI 產(chǎn)品進行試用。

　　劉含若表示，希望將醫(yī)療 AI 產(chǎn)業(yè)鏈做得更加完整，從精準的分診掛號、語音導診、電子預問診、用藥指導、手術機器人，在每一個環(huán)節(jié)都應用人工智能的技術。

　　“進入醫(yī)院會是什么樣子，大家都沒有概念。從明年開始，我們會在同仁醫(yī)院設立一個人工智能的青光眼門診，探索人工智能在門診中的真實應用。”

總結

以上是生活随笔為你收集整理的青光眼AI筛查系统指南发布，7月在同仁医院启动临床试验的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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