糖尿病是影响国人健康的最重要慢性病之一，每十个人就有一个糖尿病的病人。糖尿病影响全身的微血管系统，会引起糖尿病视网膜病变（以下简称糖网）等并发症，糖网是中老年人视力丧失的重要元凶之一。
早诊早治是预防糖网致盲的唯一途径。“如果能早发现糖尿病视网膜病变，打激光就能预防。”中山大学中山眼科中心眼底病主任医师何明光教授表示，但不是所有的糖尿病患者都适合打激光，如何筛查出需要打激光的糖尿病患者才是目的所在。
何明光教授在为患者进行眼底检查
但在我国，对超过1亿的糖尿病患者进行每2年一次的眼底检查是一个庞大的工程，且更为困难的是缺乏能够开展这些检查的眼科医生。因此，人工智能筛查成为了新的解决方案。
AI筛查糖网准确率达95%
“关于糖网的筛查，只有英国开设了相关项目。英国通过向糖尿病患者提供眼底检查，10年内可使糖网致盲的发生率下降40%。”
因此，何明光教授的研究团队与高水平的人工智能开发团队合作，利用人工智能技术和海量临床数据，以英国糖尿病筛查体系为标准，对7万张眼底彩照进行中心化的标准分级，构建出糖尿病视网膜病变的智能分级系统，实现了眼底拍照+人工智能（AI）判读的全流程自动化。
通过3个国外的独立验证，以及与AI的筛查结果作对比，AI筛查糖网的准确率高达95%！
筛查者5分钟之内就能拿到报告
此外，全流程自动化能够大大提高筛查效率和服务量。何明光教授提到，以往开设的糖网筛查，通过技术员给糖尿病患者拍照，再传送图片到图片中心，由经过训练的医护人员来进行糖网的判断。这不仅需要建立很多图片中心，还可能因报告系统的延迟，患者的医从性降低。
但AI能即时识别图像质量和报告分级结果，可以直接应用于没有眼科医生参与的筛查情景。患者在5分钟之内就能拿到报告，“在真实筛查中，75%的患者可当场拿到自己的报告。如果是异常的报告，图片将被发回图片中心处理。”
AI筛查的敏感性和特异性均高于90% 糖友未来不去医院就能享受此科技！
此外，何明光教授还利用他多年建立的国际合作网络，以澳大利亚和新加坡的三种著名人群为基础做了研究，通过对影像样本进行验证，模拟了真实筛查条件下的糖网患者的严重程度，结论表明在不同眼底照相机、不同色素特征的人群中，AI系统的敏感性和特异性仍高达92.5%和98.5%。
敏感性指的是将异常当作正常的检出率，特异性则是反应一个标准对于阴性结果的阴性检出率。这两个检出率也反映了AI筛查糖网具有非常高的准确性。
“这个系统实现了筛查过程的全自动化，可以在笔记本电脑上轻松实现。以后，将全自动智能眼底照相机安装在内分泌门诊、体检或者社区中心，就可以实现不需要眼科医生参与的眼病筛查，及时发现需要治疗的病人并进行转诊，可以大大提高眼科医生的工作效率，提高糖尿病患者对眼科服务的可及性和治疗效果。”何明光教授如是说。
据悉，这一AI筛查系统的器械已获批进入国内。关于糖网的AI筛查，中山眼科中心接下来将试行。
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