近日，广东卫生在线从中山大学中山眼科中心获悉，该中心副主任林浩添团队牵头联合国内外8家医疗、企业和科研机构，完成了全球首个眼科多病种人工智能真实世界研究。

“眼科多病种人工智能真实世界研究，实际上包含三个关键词，即眼科多病种、人工智能、真实世界。”在接受广东卫生在线采访时，林浩添分别围绕这三个关键词做介绍。

一张彩照识别4种眼底疾病准确率达95%

近年来，医学人工智能研究的临床转化应用中屡屡碰壁。究其原因，是临床所面临的问题往往比预设的更复杂，即便是高性能的深度学习系统，在真实环境中也容易出现“水土不服”的情况，无法根据实际情况作出正确判断，导致临床准确率欠佳。

智能诊断模型会受地区差异影响，如在应用过程中受当地硬件或软件条件限制，导致基层患者无法获益。林浩添进一步介绍，“不仅如此，许多患者所患的并非单一病种，我们希望在筛查时能将更多隐藏的疾病‘揪出来’，降低漏诊率。”

如何突破瓶颈，提升“疾病智能诊断模型”性能和稳定性？项目团队用3年时间，在多机构联合下，共纳入5家医疗机构、涵盖不同疾病特征的眼底彩照超6万张，训练出可以识别4种常见眼底疾病综合性智能诊断专家——CARE，诊断总体准确率达95.%。

CARE系统在全国35家不同级别的医疗机构进行验证，完成了全球首个眼科多病种人工智能多中心临床真实世界研究。此项工作也被美国顶尖的十所研究型大学之一威斯康星大学的世界权威影像诊断中心主任AmithaDomalpally评价为“标志着医学人工智能研究迈向正确的发展方向。”

CARE系统筛查能力稳定适用于不同人种

CARE系统相较于眼科医生，实力如何？

项目团队设计了一系列临床测试，将CARE系统的表现与6位来自不同地区、不同年资的眼科医师进行比较。“我们邀请了北京、武汉、新疆等来自全国各地的专家参与‘人机对弈’工作。当然，还邀请了资历较浅的眼科医生参与其中。”

临床测试发现，不同眼科医生眼底病变识别结果差异性较大，但CARE系统筛查能力稳定。“这个测试也让我们获得一个结论，人工智能技术它具备‘稳定’这个优势，不受个人经验、状态以及知识面的影响。”林浩添解释。

CARE系统可用于不同人种的眼部疾病识别吗？对此，林浩添团队也使用其他人种的相关数据进行准确率测试，结果喜人。“我们希望这个技术不仅能让中国老百姓获益，还能走出国门。”

医院拍摄的眼底彩照，打印出纸质版的图像，可以用CARE系统进行疾病识别吗？

林浩添团队亦对该情况做测试，“CARE系统对这种纸质版的图像，或经扫描、二次拍摄的图像的表现都是不错的，准确率在83%以上。”

据了解，项目团队已经拥有系列技术专利且获得国家药品监督管理局颁发的第一个眼科人工智能软件Ⅲ类医疗器械产品注册证。

周艳梅编辑

吴秋秋责编

张秀丽通讯员

邰梦云广东卫生在线全媒体团队出品推荐阅读全国3省市区发布紧急提醒：非必要不出省，不离市！本土新增55+44，在这8省！广东多地发布最新通知，事关开学→预览时标签不可点收录于话题#个上一篇下一篇