AI眼底疾病诊断领域应用前景“光明”
眼底遍布著豐富的血管與神經(jīng)，與之相關(guān)的病種較為復雜多樣，包括視網(wǎng)膜、視神經(jīng)、眼底血管、脈絡(luò)膜、黃斑等多部位均可能出現(xiàn)病變。眼科疾病十分普遍，患者基數(shù)較大。常見的眼底疾病包括黃斑變性、糖尿病視網(wǎng)膜病變、青光眼等。
目前，眼底疾病診斷方法多樣，臨床中廣泛使用眼底鏡、眼底相機、光學相干斷層掃描（OCT）和眼科超聲等技術(shù)觀察眼底。其中，眼底相機檢查是眼科的基礎(chǔ)檢查之一，用于眼科后節(jié)疾病的診斷，可通過觀察玻璃體、視網(wǎng)膜、視神經(jīng)乳頭和視網(wǎng)膜動（靜）脈，從視網(wǎng)膜的組織結(jié)構(gòu)形態(tài)、血管變化等眼底表現(xiàn)，推斷患者所患疾病。
目前，應(yīng)用于眼底疾病的人工智能（AI）醫(yī)學影像軟件的研究和產(chǎn)品主要集中在糖尿病視網(wǎng)膜病變和青光眼方面。此外，我國企業(yè)在多病種輔助診斷領(lǐng)域的研發(fā)探索也在積極推進。
糖尿病視網(wǎng)膜病變領(lǐng)域
糖尿病視網(wǎng)膜病變是糖尿病全身小血管病變在視網(wǎng)膜上的體現(xiàn)，它是長期高血糖導致的血管損傷，可能會引起視網(wǎng)膜的出血、滲出和腫脹，嚴重時可導致視力喪失。糖尿病視網(wǎng)膜病變可根據(jù)是否有從視網(wǎng)膜發(fā)出的異常新生血管分為非增殖性、增殖性兩大類。
多數(shù)眼底疾病初期表現(xiàn)不明顯，且眼科專科醫(yī)生資源稀缺，全身體檢未能充分覆蓋眼底檢查，易導致眼底疾病漏診?；谏疃葘W習的AI輔助檢測，通過將待檢測圖像輸入深度學習神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，經(jīng)過分析與分類后輸出檢測結(jié)果，可實現(xiàn)對病灶的精準定位。AI可以對糖尿病視網(wǎng)膜病變的諸多眼底臨床特征進行檢測，如對眼底出血點及黃斑水腫區(qū)域的快速檢測，對微動脈瘤、滲出物進行檢測與分割。
在確診糖尿病視網(wǎng)膜病變后，往往需要臨床醫(yī)生對眼底圖像進行觀察，以實現(xiàn)對病程的分級與診斷。AI輔助診斷系統(tǒng)可以通過對眼底疾病圖像的綜合評價和對現(xiàn)有分級標準的學習，快速對糖尿病視網(wǎng)膜病變病程進行分級。此外，AI算法還可以結(jié)合現(xiàn)有分級與分期提供預后和治療建議。
截至2024年6月，6款作為第三類醫(yī)療器械上市的AI醫(yī)學影像軟件可檢測糖尿病視網(wǎng)膜病變。鷹瞳科技、硅基智能的產(chǎn)品均于2020年8月上市，拉開了我國眼科疾病領(lǐng)域智能化醫(yī)療技術(shù)應(yīng)用的序幕。
青光眼領(lǐng)域
青光眼是一種損害視神經(jīng)的眼部病癥，其發(fā)病通常與眼內(nèi)高壓有關(guān)。但并非所有青光眼病例都與高眼壓相關(guān)，近視或遠視、高血壓、糖尿病、眼部外傷史等均有可能導致青光眼的發(fā)生。
眼底照相十分便捷經(jīng)濟，適合于在基層地區(qū)輔助大規(guī)模青光眼篩查。在進行眼底照相篩查后，青光眼患者還需要結(jié)合OCT與視野檢查等結(jié)果進行精確診斷。
在青光眼的早期篩查中，AI主要通過與眼底照相技術(shù)相結(jié)合輔助青光眼篩查。主要應(yīng)用方向包括三個方面：一是從眼底圖像中自動提取相關(guān)參數(shù)用于對青光眼的診斷，如杯盤比、視網(wǎng)膜神經(jīng)纖維層缺損等；二是對識別的圖像整體進行分類或分級，分析是否存在青光眼病變；三是通過眼底圖像預測OCT的檢測值，如預測視網(wǎng)膜神經(jīng)纖維層的厚度等。
截至2024年6月，在作為第三類醫(yī)療器械上市的AI醫(yī)學影像軟件中，一款產(chǎn)品可實現(xiàn)對可疑慢性青光眼樣視神經(jīng)病變進行提示。另外兩款產(chǎn)品中，一款可同時對糖尿病視網(wǎng)膜病變和青光眼給出輔助診斷建議，一款可實現(xiàn)對多種眼底疾病的綜合診斷。
實現(xiàn)對更多眼科病種的識別
隨著技術(shù)的進步，AI醫(yī)學影像軟件在眼底疾病診斷中的應(yīng)用越來越廣泛，能夠識別和分析更多疾病類型，除糖尿病視網(wǎng)膜病變、青光眼外，AI在黃斑病變等多種眼底疾病領(lǐng)域的應(yīng)用也得到了廣泛研究，已有不少企業(yè)布局研發(fā)。
鷹瞳科技通過不斷技術(shù)創(chuàng)新，已探索通過AI醫(yī)學影像軟件輔助快速診斷和評估包括糖尿病視網(wǎng)膜病變、高血壓性視網(wǎng)膜病變、視網(wǎng)膜靜脈阻塞、年齡相關(guān)視網(wǎng)膜黃斑變性、病理性近視、視網(wǎng)膜脫落、老年癡呆等在內(nèi)的55種疾病。早在2021年，中山大學中山眼科中心林浩添教授團隊就聯(lián)合鷹瞳科技等單位，基于全國16家醫(yī)療機構(gòu)的病例訓練出了可識別14種常見眼底異常的AI視網(wǎng)膜多病種輔助診斷系統(tǒng)，包括糖尿病、高血壓等全身性疾病的眼部表現(xiàn)，以及青光眼、病理性近視、視網(wǎng)膜靜脈阻塞、視網(wǎng)膜脫離等12種威脅視力的異常表現(xiàn)。此外，國內(nèi)多家公司也在持續(xù)跟進，實現(xiàn)多種眼科疾病的快速精準識別。
向集成化診斷平臺發(fā)展
眼底篩查不僅可用于診斷眼科疾病，而且可以通過捕捉眼底圖像的異常表現(xiàn)，如眼底血管栓塞、視網(wǎng)膜靜脈搏動幅度等，用于診斷如糖尿病、高血壓、慢性腎病、阿爾茨海默病等疾病。
如在阿爾茨海默病人群篩查方面，因視網(wǎng)膜是腦部神經(jīng)和血管的延伸，眼底圖像可作為阿爾茨海默病人群篩查的有效工具。北京大學團隊與鷹瞳科技、北京同仁醫(yī)院等多家單位合作，構(gòu)建了識別阿爾茨海默病高危人群的AI模型并進行了內(nèi)外部驗證。結(jié)果顯示，該模型對阿爾茨海默病高危人群的預測表現(xiàn)出優(yōu)秀的能力。
此外，中國臺灣麥迪森醫(yī)藥與新加坡EyRIS開發(fā)的AI眼底診斷產(chǎn)品，通過對眼底圖像的分析，不僅可以識別多種眼底疾病，還能檢測3期及以上的慢性腎臟病，并評估心血管的健康程度；廣東省醫(yī)學院眼科團隊開發(fā)出“眼與心腦腎病智能化診療云平臺”，通過將眼底彩照上傳到云平臺，實現(xiàn)對眼底圖像的自動分割量化及對視網(wǎng)膜年齡評估，并能識別眼與心腦腎病風險，生成詳細的發(fā)病風險預測報告；香港中文大學團隊開發(fā)了通過眼底圖像檢測阿爾茨海默病的人工智能系統(tǒng)。
實現(xiàn)對預后的預測及跟蹤
許多常見的眼底疾病屬于慢性病癥，需要對患者進行長期的監(jiān)測和跟蹤。AI可以輔助預測眼底疾病的患病風險、病情進展、治療效果及監(jiān)控患者狀況。AI在預測眼底疾病發(fā)生風險、預估濕性年齡相關(guān)性黃斑變性患者在治療后視力或黃斑結(jié)構(gòu)的改善情況、預測是否需要抗新生血管生長因子治療方面，都具有較高的準確性。
（來源：中國食品藥品網(wǎng)）