甄毅基于互联网的人工智能视网膜病变筛查

甄毅：基于互联的人工智能视膜病变筛查

编者案：

年5月8日上午，北京大学糖尿病论坛（PUDF）的“糖尿病并发症和伴发症筛查和诊断技术”专题中，国家眼科诊断与医治工程技术研究中心、医院眼科中心甄毅博士报告了糖尿病视膜病变（DR）筛查的必要性及基于信息物理系统技术的DR自动筛查系统，现将其所做学术报告的重要内容整理以下。

DR筛查的必要性

根据WHO疾病筛查原则，被筛查的疾病需满足以下条件：①筛查的疾病发病率高；②筛查的疾病有意义；③筛查的疾病具有有效的医治方法；④筛查及医治后可减少残疾及死亡率；⑤筛查方法具有高敏感度、准确度及费用低。

年发表在《新英格兰医学杂志》上的中国糖尿病流行病学调查数据显示，中国糖尿病前期得病人数约1.48亿，总人口得病率为15.5%。已诊断糖尿病人数约万，总人口得病率达9.7%。糖尿病患者中有60.7%的患者既往未被诊断。因此，糖尿病患者群非常庞大。从中国糖尿病流行趋势可预测，未来5年内中国DR得病率将进入快速增长期。

作为糖尿病高度特异性的微血管并发症，DR是糖尿病而至视膜微血管伤害引发的一系列典型病变，是能够影响视力乃至致盲的慢性进行性疾病，也是工作年龄（20~65岁）排名第一的致盲性眼病。若不对DR进行初期筛查与医治，其会逐步进展（图1），终究不可逆性致盲。

图进展机制

DR的医治需在积极控制血糖的基础上，针对疾病进展的不同阶段采取不同的医治方法。初期患者可行药物医治以积极改良缺血状态，中期及晚期患者则可分别选用激光治疗及手术医治。对DR筛查十分有必要。DR越早医治，效果越好。初期眼底筛查并医治可使DR严重失明风险下降94.4%。

DR筛查的技术要求

目前，DR筛查的经常使用检测装备包括直接眼底镜、间接眼底镜、眼底照相及荧光血管造影。与前两种相比，免散瞳眼底照相具有视野大（图2）、无需散瞳、耗时较短，便于贮存图象和随时评估，可用于筛查等优势，但价格相对较高。从卫生经济学角度来看，采取眼底照相进行DR筛查的本钱功效为美元/质量调剂生命年，符合卫生经济学的要求。

图筛查经常使用的检查装备能看到的范围

DR筛查面临的问题

目前，DR筛查模式以眼科医生为核心，而现在中国眼科医生十分短缺。全国唯一眼科医生3.2万名，眼底医生名，远远不能满足广大患者的需求。目前，中国DR筛查率不足10%，现状堪忧。一方面，专业眼科医生较少，临床上常忙于诊治已发眼病，没法顾及大量门诊糖尿病患者的DR筛查；另一方面，内科医生一般不进行眼底影象阅片，不能参与到DR的筛查工作中。再者，虽然DR早期眼底已有伤害，但患者常无症状，这会致使大量需接受筛查的门诊患者漏诊。因此，要想做好DR的筛查工作，需要内科医生与眼科医生进行良好协作，让内科医生掌握DR分期技能，一旦发现异常，立即将患者转至眼科医生处治疗；还需创建人工阅片中心，提高DR筛查的工作效率。　　　　DR筛查的技术解决方案及效果

基于信息物理系统技术的DR自动筛查系统是解决DR筛查问题的重要方案。信息物理系统是一个综合计算、络和物理环境的多维复杂系统，可通过3C技术的有机融会与深度协作实现大型工程系统的实时感知、动态控制和信息服务。基于信息物理系统的DR自动筛查系统可运用自动检查装备实现自动数据传输及自动结果分析，有利于按需及按层级转诊。

近年来研发的基于深度学习技术的DR病变自动标注系统（图3）能自动识别出血点、软性及硬性渗出，筛查速度较快，能自动判断被筛查者有没有DR及其病变的严重程度分级，非常合适体检中心、内分泌科及社区卫生院展开DR筛查。这类DR病变自动标注系统，可通过云端的大量/快速计算在3分钟内回传报告，并可接受大批量同时上传与分析，实现自动病变标识、自动病变量化，其智能检测结果可作为辅助诊断根据及病变分期建议。研究发现，上述系统对DR进行定性评估与辨认的敏感度及特异性分别可达96.6%和78.4%，阳性预测值及阴性预测值分别可达92.9%和88.9%，诊断符合率高达92%。展望未来，认知计算的全新计算模式，将成为DR病变自动筛查技术发展的新方向。

图3.基于深度学习技术的DR病变自动标注系统

（来源：《国际糖尿病》部根据现场讲课幻灯编写）

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