中山眼科中心與合作伙伴在推動AI眼科醫(yī)療落地方面的進展

在眼科AI領(lǐng)域，目前中國的研究與世界一流水平并行，中山大學(xué)眼科中心是國內(nèi)眼科AI的先行者，在先天性白內(nèi)障、糖網(wǎng)、青光眼、近視眼等相關(guān)醫(yī)療AI研究領(lǐng)域都做出了業(yè)界矚目的成果。

在學(xué)術(shù)研究方面，2017年，中山眼科中心劉奕志院長牽頭研發(fā)構(gòu)建了全球首個人工智能白內(nèi)障診療云平臺，以封面文章發(fā)表在Nature Biomedical Engineering，并在廣州開啟了全球首個眼科人工智能機器人門診，作為唯一由中國團隊完成的入選項目，被IEEE Spectrum評選為“影響全球醫(yī)學(xué)界的11大AI事件”。

劉奕志院長基于大數(shù)據(jù)展示了真實世界青少年近視眼發(fā)生、進展與穩(wěn)定規(guī)律，以此建立了人工智能預(yù)測系統(tǒng)，實現(xiàn)了對近視進展趨勢進行個體化預(yù)測。除此之外，中山大學(xué)眼科中心的研究團隊還參與了國際多中心的眼底照AI算法研究，開發(fā)了基于眼底彩照的可用于糖網(wǎng)、AMD等疾病篩查的算法，相關(guān)文章發(fā)表于頂級綜合期刊JAMA、頂級糖尿病雜志Diabetes Care、眼科排名第一的Ophthalmology雜志。

張秀蘭教授帶領(lǐng)的團隊專注于青光眼的智能診斷算法研究，通過與中科院深圳先進技術(shù)研究院、百度以及國內(nèi)十余家眼科機構(gòu)緊密合作，目前該團隊已開發(fā)基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的視野判讀系統(tǒng)iGlaucoma 1．0，用于區(qū)分屬于青光眼或非青光眼視野。基于上萬份有標(biāo)簽的視野報告得到的結(jié)果，并發(fā)表文章，診斷準(zhǔn)確度達到87．6％，目前正在進行多中心臨床驗證。

該團隊正與國內(nèi)10個中心共同開發(fā)可以同時判讀視野和OCT多模態(tài)報告的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)iGlaucoma 2．0。進一步研究將利用眼前節(jié)OCT、視野、后節(jié)OCT有標(biāo)簽的數(shù)據(jù)開發(fā)人工智能算法，以建立聯(lián)合前后節(jié)影像數(shù)據(jù)的人工智能青光眼診斷平臺iGlaucoma3．0。

因為青光眼的診斷復(fù)雜性，相關(guān)AI算法的開發(fā)難度非常大，所以這將是一個長遠的課題，團隊也制定了詳盡的后續(xù)研究計劃，目標(biāo)是打造多模態(tài)人工智能青光眼診斷決策平臺，最終做到輔助人類進行決策。

正如美國斯坦福大學(xué)計算機科學(xué)系李飛飛教授對ImageNet數(shù)據(jù)庫的建設(shè)引爆了這一輪人工智能研究的熱潮，在醫(yī)療人工智能領(lǐng)域，數(shù)據(jù)同樣至關(guān)重要。目前眼科AI尚無統(tǒng)一的官方標(biāo)準(zhǔn)，不過公認的原則是參與標(biāo)注的人員越多、數(shù)據(jù)量越龐大，數(shù)據(jù)庫的質(zhì)量會相對更高。數(shù)據(jù)庫的建設(shè)關(guān)系到算法的開發(fā)與性能提升，因此是非常重要的環(huán)節(jié)。

由于沒有相應(yīng)完備數(shù)據(jù)庫支持病灶定位功能訓(xùn)練，目前的眼科AI局限于診斷，在具體病灶定位方面的能力還相對薄弱。張秀蘭教授與其合作伙伴意識到目前醫(yī)療AI開發(fā)的困境是由于優(yōu)質(zhì)影像資料的匱乏。

因此，從2018年起，中山眼科中心開始涉足公共數(shù)據(jù)庫建設(shè)。2018年9月，中山眼科中心與百度、維也納眼科醫(yī)院在醫(yī)療影像頂級大會MICCAI上發(fā)布了全球第一個完全開放的青光眼的眼底照精標(biāo)數(shù)據(jù)庫，吸引了全世界300多個研究組的參與，后續(xù)還發(fā)布了AMD、病理性近視的數(shù)據(jù)庫。

這一數(shù)據(jù)庫在建設(shè)方面嚴格把關(guān)，每一張圖像都由7位專業(yè)醫(yī)師重復(fù)標(biāo)注，再由上一級專家審核，在業(yè)界產(chǎn)生了較大反響。未來，張教授及其合作伙伴還將發(fā)布更大規(guī)模的數(shù)據(jù)庫，以促進眼科醫(yī)療AI的蓬勃發(fā)展。除科研外，面向產(chǎn)業(yè)落地，張教授也在推動AI眼科數(shù)據(jù)庫團體和行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)的建立。

在張秀蘭教授未來的規(guī)劃中主要有兩大方向的工作：其一是繼續(xù)深入開發(fā)青光眼的AI算法，最終完成多模態(tài)體系建設(shè)；其二是建設(shè)更多的優(yōu)質(zhì)數(shù)據(jù)庫，為廣大的開發(fā)者提供優(yōu)質(zhì)共享資源，推動完善中國眼科AI+醫(yī)療創(chuàng)新生態(tài)。

AI眼科醫(yī)療的國際一流水平與前沿趨勢

目前國際一流眼科AI研究有兩個主要特點：第一，一流的醫(yī)療AI研究在使用海量的數(shù)據(jù)庫資源訓(xùn)練算法；第二，一流的AI研究正在嘗試不同模態(tài)的算法開發(fā)。

如今，基于眼底照的AI更成熟，2017年新加坡國立眼科中心牽頭的大型多中心研究利用超過20萬的眼底照訓(xùn)練了可用于糖網(wǎng)、AMD、疑似青光眼篩查的算法，效能完全達到了人類的水平。這是非常值得借鑒的成功實踐。

未來AI眼科醫(yī)療研究有幾個前沿方向，第一，先進高效能的診斷算法開發(fā)，開發(fā)可用于多種眼病診斷的復(fù)合系統(tǒng)；第二，可用于病情預(yù)測的算法開發(fā)：幫助醫(yī)生在當(dāng)下預(yù)知未來的病情變化，早防早治；第三，利用AI幫助醫(yī)生確定診斷新思路，通過AI的強大算力，推斷出數(shù)據(jù)中的指標(biāo)與疾病的相關(guān)性。

中國現(xiàn)已走在了AI研究的前沿，AI算法的應(yīng)用研究已經(jīng)做的十分豐富，但是如果想要保持領(lǐng)先，相應(yīng)的基礎(chǔ)和理論研究、原始創(chuàng)新也要有所突破，才可能創(chuàng)造出更高的價值。

＊文中圖片由受訪者提供。

編輯 ｜ 趙泓維

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