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甄毅:基于互聯(lián)網(wǎng)的人工智能視網(wǎng)膜病變篩查技術(shù)

編者按:

  2016年5月8日上午,2016北大糖尿病論壇(PUDF)的“糖尿病并發(fā)癥和伴發(fā)癥篩查和診斷技術(shù)”專題中,國家眼科診斷與治療工程技術(shù)研究中心、北京同仁醫(yī)院眼科中心甄毅博士報告了糖尿病視網(wǎng)膜病變(DR)篩查的必要性及基于信息物理系統(tǒng)技術(shù)的DR自動篩查系統(tǒng),現(xiàn)將其所做學(xué)術(shù)報告的重要內(nèi)容整理如下。



DR篩查的必要性

  根據(jù)WHO疾病篩查原則,被篩查的疾病需滿足以下條件:①篩查的疾病發(fā)病率高;②篩查的疾病有意義;③篩查的疾病具有有效的治療方法;④篩查及治療后可減少殘疾及死亡率;⑤篩查方法具有高敏感度、準(zhǔn)確度及費用低。


  2010年發(fā)表在《新英格蘭醫(yī)學(xué)雜志》上的中國糖尿病流行病學(xué)調(diào)查數(shù)據(jù)顯示,中國糖尿病前期患病人數(shù)約1.48億,總?cè)丝诨疾÷蕿?5.5%。已診斷糖尿病人數(shù)約9200萬,總?cè)丝诨疾÷蔬_9.7%。糖尿病患者中有60.7%的患者既往未被診斷。因此,糖尿病患者群非常龐大。從中國糖尿病流行趨勢可預(yù)測,未來5年內(nèi)中國DR患病率將進入快速增長期。


  作為糖尿病高度特異性的微血管并發(fā)癥,DR是糖尿病所致視網(wǎng)膜微血管損害引起的一系列典型病變,是能夠影響視力甚至致盲的慢性進行性疾病,也是工作年齡(20~65歲)排名第一的致盲性眼病。若不對DR進行早期篩查與治療,其會逐漸進展(圖1),最終不可逆性致盲。



圖1. DR進展機制


  DR的治療需在積極控制血糖的基礎(chǔ)上,針對疾病進展的不同階段采取不同的治療方法。早期患者可行藥物治療以積極改善缺血狀態(tài),中期及晚期患者則可分別選用激光治療及手術(shù)治療。對DR篩查十分有必要。DR越早治療,效果越好。早期眼底篩查并治療可使DR嚴(yán)重失明風(fēng)險降低94.4%。


DR篩查的技術(shù)要求

  目前,DR篩查的常用檢測設(shè)備包括直接眼底鏡、間接眼底鏡、眼底照相及熒光血管造影。與前兩種相比,免散瞳眼底照相具有視野大(圖2)、無需散瞳、耗時較短,便于儲存圖像和隨時評估,可用于篩查等優(yōu)勢,但價格相對較高。從衛(wèi)生經(jīng)濟學(xué)角度來看,采用眼底照相進行DR篩查的成本效用為3190美元/質(zhì)量調(diào)整生命年,符合衛(wèi)生經(jīng)濟學(xué)的要求。


圖2. DR篩查常用的檢查設(shè)備能看到的范圍


DR篩查面臨的問題

  目前,DR篩查模式以眼科醫(yī)生為核心,而現(xiàn)在中國眼科醫(yī)生十分短缺。全國僅有眼科醫(yī)生3.2萬名,眼底醫(yī)生800名,遠遠不能滿足廣大患者的需求。目前,中國DR篩查率不足10%,現(xiàn)狀堪憂。一方面,專業(yè)眼科醫(yī)生較少,臨床上常忙于診治已發(fā)眼病,無法顧及大量門診糖尿病患者的DR篩查;另一方面,內(nèi)科醫(yī)生一般不進行眼底影像閱片,不能參與到DR的篩查工作中。再者,雖然DR初期眼底已有損害,但患者常無癥狀,這會導(dǎo)致大量需接受篩查的門診患者漏診。因此,要想做好DR的篩查工作,需要內(nèi)科醫(yī)生與眼科醫(yī)生進行良好協(xié)作,讓內(nèi)科醫(yī)生掌握DR分期技能,一旦發(fā)現(xiàn)異常,立即將患者轉(zhuǎn)至眼科醫(yī)生處治療;還需創(chuàng)建人工閱片中心,提高DR篩查的工作效率。


DR篩查的技術(shù)解決方案及效果

  基于信息物理系統(tǒng)技術(shù)的DR自動篩查系統(tǒng)是解決DR篩查問題的重要方案。信息物理系統(tǒng)是一個綜合計算、網(wǎng)絡(luò)和物理環(huán)境的多維復(fù)雜系統(tǒng),可通過3C技術(shù)的有機融合與深度協(xié)作實現(xiàn)大型工程系統(tǒng)的實時感知、動態(tài)控制和信息服務(wù)。基于信息物理系統(tǒng)的DR自動篩查系統(tǒng)可應(yīng)用自動檢查設(shè)備實現(xiàn)自動數(shù)據(jù)傳輸及自動結(jié)果分析,有利于按需及按層級轉(zhuǎn)診。


近年來研發(fā)的基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)的DR病變自動標(biāo)注系統(tǒng)(圖3)能自動識別出血點、軟性及硬性滲出,篩查速度較快,能自動判斷被篩查者有無DR及其病變的嚴(yán)重程度分級,非常適合體檢中心、內(nèi)分泌科及社區(qū)衛(wèi)生院開展DR篩查。這種DR病變自動標(biāo)注系統(tǒng),可通過云端的大量/快速計算在3分鐘內(nèi)回傳報告,并可接受大批量同時上傳與分析,實現(xiàn)自動病變標(biāo)識、自動病變量化,其智能檢測結(jié)果可作為輔助診斷依據(jù)及病變分期建議。研究發(fā)現(xiàn),上述系統(tǒng)對DR進行定性評估與識別的敏感度及特異性分別可達96.6%和78.4%,陽性預(yù)測值及陰性預(yù)測值分別可達92.9%和88.9%,診斷符合率高達92%。展望未來,認知計算的全新計算模式,將成為DR病變自動篩查技術(shù)發(fā)展的新方向。



圖3. 基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)的DR病變自動標(biāo)注系統(tǒng)


(來源:《國際糖尿病》編輯部根據(jù)現(xiàn)場講課幻燈編寫)

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