最大規(guī)模「眼底AI」真實世界研究成果發(fā)布，《BMJ》子刊收錄

AI糖網(wǎng)篩查領(lǐng)域再現(xiàn)重磅研究成果！
近日，《BMJ》子刊《BMJ Open Diabetes Research and Care》（影響因子：3.183）在線刊發(fā)了題為《Artificial intelligence-enabled screening for diabetic retinopathy: a real-world, multicenter and prospective study》（《人工智能篩查糖尿病視網(wǎng)膜病變：一項真實的、多中心的前瞻性研究》）。
【最大規(guī)模「眼底AI」真實世界研究成果發(fā)布，《BMJ》子刊收錄】

本文插圖

截圖自論文
該論文由寧光院士主持的標準化代謝性疾病管理中心、瑞金醫(yī)院以及上海市第一人民醫(yī)院眼科許訊教授團隊，與醫(yī)療人工智能企業(yè)VoxelCloud體素科技共同研究發(fā)表。
據(jù)悉，該研究招募了中國155個國家代謝管理中心（MMC）中的近5萬名糖尿病患者，并運用體素科技開發(fā)的人工智能算法對這5萬名患者進行了糖網(wǎng)篩查，對所有有效糖網(wǎng)數(shù)據(jù)進行了疾病分期，在大范圍多中心（涵蓋中國155個糖尿病中心）環(huán)境下驗證了人工智能算法在真實世界中的診斷能力。
據(jù)介紹，它的突破性意義主要在于是「眼底AI」領(lǐng)域迄今為止最大規(guī)模的真實世界研究，其最終結(jié)果也這意味著：AI能應(yīng)對復(fù)雜多變的線下病人個體差異、不同地區(qū)經(jīng)濟和地理限制、不同廠商的掃描設(shè)備和操作技師差異、網(wǎng)絡(luò)連接穩(wěn)定性等一系列臨床試驗和實驗室測試中無法涉及到的各種真實世界影響，滿足臨床所需求。
據(jù)悉，達到這一表現(xiàn)需要MMC工作流和數(shù)據(jù)采集方案和執(zhí)行的科學(xué)性，以及AI軟硬件系統(tǒng)MMC場景的無縫銜接，同時具備與其他未知場景銜接的可配置自由度。此外，為提高參考標準質(zhì)量，眼科醫(yī)生還以抽查的方式進行多層中心閱片，并將其結(jié)果與AI進行對比，以驗證AI篩查的準確性。
一直以來，大量研究一直專注于對高質(zhì)量的實驗室環(huán)境下的圖像數(shù)據(jù)集進行處理，但在真實世界醫(yī)療環(huán)境中，具備實用性的AI必須能在各個地域、各個醫(yī)院，有效處理各類質(zhì)量的影像。
相較之下，該實驗除了能滿足了大樣本條件下的真實世界研究，也能反映該系統(tǒng)在不同資源的非眼科專業(yè)醫(yī)療中心或醫(yī)療保健系統(tǒng)中的實際效果，從而有助于未來的推廣和應(yīng)用。
從行業(yè)需求來看，國際糖尿病聯(lián)盟發(fā)布的全球糖尿病概覽數(shù)據(jù)顯示， 2017年中國糖尿病患者人數(shù)達1.1億，而我國糖尿病視網(wǎng)膜病變在糖尿病罹患人群中的患病率為24.7％至37.5％，按此推算我國糖尿病視網(wǎng)膜病變患者約2700萬人，每個患者都存在嚴重致盲的可能。
據(jù)悉，通過眼底篩查找出潛在患者，并在早期給予干預(yù) ，可以降低94.4%的患者面臨的糖網(wǎng)嚴重失明風(fēng)險。但目前中國對于糖網(wǎng)病變的篩查率卻不足10% ，其中一個關(guān)鍵因素就是醫(yī)療資源的極度稀缺。
對此， AI能發(fā)揮重要作用：通過學(xué)習(xí)海量糖網(wǎng)病變影像學(xué)習(xí) ，特定的深度學(xué)習(xí)算法可以能夠?qū)﹂喥h(huán)節(jié)進行高效分析，幫助醫(yī)生節(jié)省大量時間；當(dāng)技術(shù)下沉到基層后， AI可以提升社區(qū)醫(yī)生在缺少眼科專家情況下的能力建設(shè)問題，方便老百姓在社區(qū)進行糖尿病視網(wǎng)膜病變、白內(nèi)障、青光眼等問題的篩查。
也因此，長期來看， AI未來能讓有效的眼底篩查覆蓋更廣闊的領(lǐng)域，進一步解決糖尿病的問題。

最大規(guī)模「眼底AI」真實世界研究成果發(fā)布，《BMJ》子刊收錄

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