關于智能眼底健康篩查發展展望

張瑤瑤 王宸 張婷婷

【摘要】由于互聯網應用的高速發展，帶動了網絡醫學模式的興起。新的健康管理方式開始流行！但同時由于人們普遍對于專業醫療名詞應用的不足，病人指代不明，并不能準確無誤的說明當前身體的病理特征，沒有相應的判斷依據，依靠病人的主觀感覺，導致大多數的網絡醫學應用不能接收準確無誤的健康信息，使得誤診率居高不下。而傳統的醫院體檢又面領著各種排隊時間長、掛號難、費用成本高、醫療服務質量參差、病情跟蹤不及時等一系列問題。在這種環境背景下，運用科技手段，發展一種簡單、迅速、準確、性價比高的篩查方式正是目前市場所缺失的著力點，更加明確的為智能健康管理平臺未來的建設發展和目標確定奠定了方向。

【關鍵字】智能篩查;眼底健康;網絡醫學

當前，各種由不良的生活習慣和環境因素導致的慢性病患者已經逐漸發展成為了我國城市居民傷害和死亡的一個重要原因，對于人類的生命健康所造成的危害不容小覷。眼底是目前人類身上僅有的一個部分，它是唯一一個能夠直接或者集中地觀察動靜脈、毛細血管。這些大小的血管不僅能夠準確地反映出一個人體整個血液循環的變化動態和健康情況，更是許多關于全身性疾病的監測之窗。

人工智能技術（ artificial intelligence ， ai ）是一種用于建立、模擬、延長和拓寬人的智能理論、方法、技術以及其他應用體系的技術性科學。近年來，人工智能等信息技術快速進步，通過將傳統眼底檢查技術與人工智能技術的融合，企業界和學術界已經開發出智能化的眼底檢查設備和系統，以用來輔助醫生對檢查結果進行分析和診斷，但基于移動端的小型化家用檢查設備仍處于空白。本文探討基于人工智能的眼底檢查技術在移動端的應用展望。

一、我國眼底疾病的現狀和問題

眼底疾病一直以來是目前世界上導致人群嚴重致盲的一個重要因素，并且一直以來都是不可逆盲的首位主要病因，由眼底疾病引起致盲的人數約為全部致盲人群總數的54.7%，對于我國各族人民的健康和生活質量都產生了十分嚴重的影響和威脅。

糖尿病視網膜病變是十分常見的眼底低壓血管性疾病，這將成為未來眼底病變的重要技術難點。目前，我國已經擁有1.14億多萬年齡人口的慢性高血糖疾病患者，有2700萬的慢性高血糖疾病患者同時也伴有慢性高血糖的一種視網膜病，其患者死亡率最高甚至可以超過24%，其原因主要有很多可能都是由慢性高血糖所引起的，視網膜也就是眼后一個薄層[]，負責透過人體所感覺到的光線并且照射到身體和人類分別發送了一個通過頭部的信號，由于慢性高血糖可能會直接引起了視網膜內部細胞和血管組織損傷，出現了滲漏或者說是出血等等癥狀，從而誘導造成了一種視力模糊失真或意識喪失。糖尿病視網膜病變現象己經發展成為30～50歲青少年人群最主要的致盲性眼睛疾病。患者在早期的發病階段往往沒有明顯癥狀，但此時受到的損害幾乎都是完全可逆的，早期通過有效的篩查，可以很好地控制其血壓和體內的血糖，并對糖尿病視網膜病變情況進行早期的干預以及治療來預防其失明。據我們的調查結果分析，若二型糖尿病的患者如果每年至少進行一次眼底檢查，可將其失明的風險大大地降低94.4%，效果顯著，因此進行定期檢查對于患者而言十分重要。預計從2020年到2025年，全球每天都需要做眼底疾病篩查近100萬例，但目前雖然在全球范圍內，醫療機構并未完全普及對眼底部位疾病的篩查，我國眼科醫師的規模和就診人員總量也只有3.6萬名，而內分泌學科由于缺乏便捷的技術和對糖尿病視網膜病變的診斷能力，導致糖尿病門診患者的眼底篩查率低于正常人的10%;部分社區醫院、體檢中心并沒有配置較強大的醫師服務資源，能夠熟練掌握眼底讀寫和閱片技術的醫師數量稀少。

二、人工智能技術在眼底檢測中的應用研究現狀

近些年，得益于基于ai和人工智能的眼底圖像信號處理技術算法的廣泛應用和快速發展，人工智能成像技術已經在人體眼底圖像識別等各個領域中都獲得了快速的應用發展。

1984年，便已經有一些著名的科學家首次提出利用 ai 技術分析和診斷糖尿病的區域性視網膜病變，2001年-2013年大量地利用 ai 技術分析來進行分析和診斷糖尿病的區域性視網膜病變的研究方法在國際上涌現了很多新的方法，其中主要包括了利用區域生長分割算法與 moat operator 算法相互結合技術進行檢測診斷糖尿病視網膜病變、以 ai 技術為核心系統辨認彩色眼底影像中的微血管瘤等可用于檢測糖尿病視網膜病變，運用自動檢查程序進行血液分析和診斷糖尿病視網膜病變。直到2016年，利用深度學習算法對眼底的圖像進行識別并通過數字技術診斷糖尿病視網膜病變被首次提出，這一技術使得其診斷的效率和準確性明顯增強，診斷的過程也更為自動化。

2018年4月，美國 idx 公司宣布 michael abramoff 成功地研制了一種人工智能眼底檢測和診斷裝置，操作人員通過自己使用眼底相機拍攝一張被檢者的眼睛，將被檢人的視網膜圖像上傳至服務器上，運用 ai 算法分析視網膜的圖像并及時給出檢測和診斷報告，準確率可以達到了驚人的90%！可成功地替代眼科醫生進行檢測結果的分析和解讀。目前已經成功地獲得了美國食品藥品監督管理局的審批，受到了大眾的關注。

同年，印度 remidio 公司在中國自主開發的一款基于視網膜的圖像成像（ fundus on phone ， fop ），該技術就是由這款設備通過運行智能手機和 ai 算法 eyeart 就已經完全可以直接實現視網膜眼底的圖像檢測，便于我們隨身攜帶，使用方便。

國內業界也正在迅速地發展 ai 技術在眼底檢測中的研究與應用。2017年，中山大學中山眼科中心正式宣布推出眼科 ai 的診斷與治療體系，構建了一個先天白內障 ai 治療平臺。同年，杭州市率先開通并在全國各地范圍內推出了基于 ai 檢測技術的糖尿病視網膜病變篩查服務項目，引進并配備了一種基于 ai 疾病診斷的移動式手持型眼底相機，解決了眼科醫師人才資源不足的問題，提高了我市眼科醫師的實際工作效率。2018年，廣州市婦女兒童醫療中心與來自美國加州大學圣地亞哥分校的美國張康研究小組合作，把新型號的深度機器學習分析算法引入充分融入應用到嬰兒眼視角激光診斷技術研究領域，并共同進行自主研發了一款全新的眼視aibd診斷分析工具。這種早期的檢測技術和工具不但已經促使我們有能力迅速準確地觀察和閱讀各類人體內部的視網膜 ococt （人體光學網膜相干影像斷層掃描）的所有影像，在很短的一個月內就已經促使我們有能力正確診斷和檢測得出人體內部的各種視網膜慢性黃斑進行退化病變、糖尿病以及視網膜黃斑進行病變退化、白內障等各類慢性內眼病。其早期檢查結果的診斷最高精度準確率已經超過92%。同年，河南省人民醫院與北京協和醫院、首都醫科大學附屬的北京同仁醫院眼科共同合作研究開發生產設計研制了一款先進的眼科 ai 技術-"嵩岳"醫生。此次移動式眼科機器人設備裝置主要由 ai 軟件系統與硬件運算控制系統兩個組成部分。軟件系統主要是負責眼底各種感染性視網膜病變的智能化診斷，而硬件系統則是具有人機交互、數據信息采集、遙感器監控診斷、分析報表等多種智能化功能。 ai 智能視頻技術在正式被引入河南省人民醫院之前，與眼科醫生們共同舉辦了一場眼底疾病視頻技術大賽，篩選獲勝者得出16名眼底疾病領域的眼科專家和 ai 智能視頻技術的機器人同時在一個視頻中進行閱讀影像， ai 智能視頻技術的機器人將在一個深度學習100萬張已經被標注的眼底疾病患者的主要問題和8萬張左右視頻影像用于眼底病理性疾病的視頻影像應用推廣。行競技和診斷。最后 ai 機器人和眼科專家大致都是打了個平手，準確率至少能夠達到90%以上。

2018年12月，上海市第十六區人民醫院正式宣布啟動優智醫療研究中心項目。此次檢測項目重點通過采用ai技術的檢測方式進行識別、甄選和分析判斷在人眼底的運動影像。通過臨床研究表明， ai 眼底病例診斷的精度和準確率可以高達95%以上，通過和眼科醫師的實際操作相結合，給患者診斷這種疾病提供了一個更準確、較安全、更有效的方法和保障。該項目一旦實施3個月，就已經幫助八千多名家庭和城鎮地區的居民開展了糖尿病、高血壓、黃斑病變等視網膜病變的篩查和治療， ai - force 系列產品可以輔助眼科醫師們提升其工作效率。

2019年，山東省青島眼科醫院首先成功采用了大型眼底眼科影像分析ai技術分析檢測系統，該技術分析檢測系統主要針對足底眼科影像技術相關領域的行業專家已經經過測試并累計標注了10萬張大型眼底眼科影像分析圖片、三十多種類型眼底眼科疾病等相關信息[]，并通過一個大的深度卷積數據網絡將其數據作為一個技術模型進行實現應用來加以改善和不斷提高自身的技術性能。本次測試ai圖像識別試驗系統將其圖像靈敏度、特異性、準確分辨率等四個指標綜合作為主要的技術評價衡量指標。該藥物的檢測和診斷系統主要被研究用于治療急性視網膜血管大腦病變中樞神經血管系統病變、視神經血管病變、黃斑血管病變、脈絡膜血管病變，診斷時間特。2019年，在中國河南省鄭州市近日召開的第13屆2016年中國醫師協會首次會議上，北大人民醫院趙明威教授與美國 airdoc 集團共同合作主持了一場關于現代人類身體年齡研究成果的演示，通過先進的現代化視網膜成像檢測技術準確地診斷提取出并分析得到現代化學生的身體年齡。在這次的手術演示中，ai通過圖像識別、圖像信息理解、影象成像診斷等多種手術功能，發現了幾處目前很多眼科醫生沒有被充分發現的細微手術問題。在一項青光眼眼部疾病治療風險評估與準確診斷的技術競賽中，展示了參賽ai對于青光視網膜局部影像的準確識別分析能力，最后評出ai人的比賽結果與現場人的專業技術水平正好相當，ai的診斷準確度與獲得全方位知名青光眼科專家學者們的高度評價與一致認可。

三、總結

目前從應用在眼底檢查中的人工智能技術中可以發現，眼底檢查技術正不斷與人工智能技術融合，并趨于成熟化與專業化，而推出便攜式眼底檢查儀可以幫助患者快速自主的了解自身可能存在的病癥，為患者提供就醫建議，真正做到早發現早治療;在醫用方面為眼科醫生提供更專業化的技術輔助;在社會方面緩解本領域從業者不足、技術資源不足等問題，提高工作效率，在一定程度上彌補人才和技術資源的差距。

參考文獻：

馬玉瑩.人工智能技術（AI）在眼底檢查中的應用[J].中國眼鏡科技雜志，2020（7）：115.

[] 籍雪穎， 孫宏亮， 李傳武，等. 玻璃體腔內注射曲安奈德與康柏西普治療2型糖尿病所致視網膜病變療效比較[J]. 實用醫學雜志， 2019， 035（004）：598-601.