7月31日，筆者從中山大學中山眼科中心獲悉，該中心副主任林浩添教授團隊牽頭聯合醫療人工智能企業鷹瞳Airdoc、廣東省醫療器械質量監督檢驗所等國內外18家醫療、企業和科研機構，完成了全球首個眼科多病種人工智能真實世界研究。近日，該團隊研究成果在國際頂級期刊《柳葉刀-數字健康》在線發表。該研究項目推出的眼科多病種人工智能可以篩查14種常見眼科疾病，平均準確率在95%以上。
“這項研究的重點，可以分解為：眼科多病種、人工智能、真實世界。”林浩添介紹，此前，該研究團隊的糖尿病視網膜病變識別模塊，已經獲得了國家藥品監督管理局頒發的第一個眼科人工智能軟件Ⅲ類醫療器械產品注冊證，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，就可以篩查多個眼科疾病？
此項研究的創新點之一，眼底疾病綜合性智能診斷專家——“CARE”模型，是眼科多病種篩查的關鍵。
作為醫學人工智能，“CARE”模型是由大量照片和標簽“訓練”出來的：研究項目共納入51家醫療機構的26萬張眼底彩照，不但來源于三級醫院、社區醫院和健康服務機構等具有不同疾病特征人群，還涵蓋了多種場景和設備來源。在算法上，“CARE”由單標簽升級為多標簽深度學習網絡，即將多種疾病的標簽和特征信息置于同一個神經網絡訓練。
“多標簽深度學習網絡，不但可以識別多種眼底異常，還能同時關聯各疾病特征之間的關系。”中山大學中山眼科中心林鐸儒博士介紹，“CARE”模型既減少了模型運行對計算資源的依賴，也將診斷的總體準確率從92.1%提升至95.2%。研究團隊在全國35家不同級別的醫療機構，對“CARE”模型進行了臨床真實環境驗證。林浩添介紹，“CARE”模型可以識別14種常見眼底異常，包括糖尿病視網膜病變、高血壓眼底病變、病理性近視眼底、視網膜脫離等疾病，模型的平均準確率為96.8%。
南方日報記者 朱曉楓 通訊員 邰夢云