在国家重点研发计划等项目的支持下，中山大学中山眼科中心林浩添教授团队牵头联合医疗人工智能企业鹰瞳Airdoc、广东省医疗器械质量监督检验所等国内外18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。
“全球首个眼科多病种人工智能真实世界研究”项目团队合影
该研究成果于2021年7月27日在国际顶级期刊《柳叶刀—数字健康》（The Lancet Digital Health）在线发表。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。
据悉，本次研究的眼科多病种人工智能可以同时筛查14种眼科常见病，总体准确率可达95%，识别能力更是媲美眼科专家，稳定性良好。
《柳叶刀—数字健康》在线发表
CARE可识别14种常见眼病 总体准确率达95%
近年来，医学人工智能研究开始进入临床实践阶段，但由于真实世界环境复杂，容易出现部分现场眼底图片无法识别、临床准确性下降、过于依赖网络等情况，医学人工智能在临床上的转化应用效果并不理想。
项目团队通过使用来源于三级医院、社区医院和健康服务机构等具有不同疾病特征人群的医疗机构超过26万张多种场景和设备来源的眼底彩照，训练出可以识别14种常见眼底异常的眼底疾病综合性智能诊断专家— CARE。
林浩添教授
“人工智能为多标签深度学习网络，能在识别多种眼底异常的同时关联了各疾病特征之间的关系，也就是更容易发现病症，其能力范围覆盖14种眼底常见病种，大大减少漏诊率，减少计算资源损耗，独立运行的特性还能逐步摆脱医疗系统对网络的依赖。”项目负责人——中山大学中山眼科中心副主任林浩添教授直接点明CARE的特点。
目前，CARE可识别正常眼底图像和14种常见眼底病变，包括糖尿病视网膜病变、高血压眼底表现、青光眼视神经病变、病理性近视眼底改变等，诊断的总体准确率从92.1%提升至95.2%，并在全国35家不同级别的医疗机构对CARE模型进行临床真实环境验证。
令人可喜的是，其中的糖尿病视网膜病变识别模块已经获得了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，为我国人工智能医疗器械的评估和监管提供了可行的参考方案。
眼底识别能力媲美眼科专家 可适用于基层医院
为了打消大众对这位智能诊断专家性能和稳定性的质疑，林浩添教授还展现了该项目设计的一系列临床测试结果，包括将CARE系统的表现与16位来自不同地区不同年资的眼科医师的比较。
结果表明，不同地区、不同年资的眼科医生在眼底病变的判断表现上存在差异，而CARE系统在临床真实世界验证中的表现可以媲美眼科专家，表现出稳健的疾病识别能力。
CARE的表现媲美眼科医生、稳定性优于眼科医生
对于医疗资源相对不集中的地区，医学人工智能的需求与适用性又如何呢？内蒙古巴彦淖尔市残联眼科医院张宏院长对研究成果表示肯定。
“以内蒙古为例，该地区海拔高、饮食结构以大鱼大肉、高油高盐为主，糖尿病视网膜病变及高血压患者较多。而当地公立医院的医疗水平比较落后，医疗资源紧缺。在这样的环境下，我们更需要医学人工智能的帮助。”他表示，人工智能诊疗应用在基层医院，能够减少患者外出就医的费用和时间，大大提高诊断率，减少漏诊率，对于基层医院的医生和患者都能获益。
CARE系统的面世标识着医学人工智能又向前迈进一步，未来人工智能不仅可以在医疗资源集中的地区为医生减负，还能在医疗资源缺乏的地区代替专家问诊，更好服务基层群众。
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