10秒鐘出診斷報告 青島眼科醫院人工智能眼底影像系統為基層眼科賦能

2019年10月09日20:10  來源:人民網-山東頻道
 

人民網青島10月9日電 (劉穎婕)10月9日下午,在青島眼科醫院北部院區的門診檢查室,記者現場做了一次眼底照相和人工智能閱片的體驗,錄入信息、眼底照相、上傳系統、生產診斷,整個過程不過兩三分鐘,而照片上傳到人工智能閱片系統之后,隻需要10秒鐘左右,就會自動生成診斷報告……

據介紹,該系統是山東第一醫科大學附屬青島眼科醫院近日在山東省內率先部署的行業領先的EyeWisdom眼底影像AI分析系統,該系統可以通過連接部署在雲端的PACS系統,通過物聯網手段將眼底照相設備與雲平台連接,實現眼底影像實時上傳、AI快速出具診斷建議,為基層醫療機構的眼科賦能,提高眼底疾病診斷的准確率,讓更多患者在家門口就能做到疾病的早發現、早診斷、早治療。

眼底疾病患病率高、篩查不足,亟需早診早治

“以眼底疾病中發病率較高的糖尿病視網膜病變為例,據統計我國患者群體總數超過2700萬,是目前工作年齡人群第一位的致盲性眼病。從我們日常接診的患者來看,超過一半的糖尿病患者沒有定期進行眼底檢查的習慣,這埋下了很大的隱患。”青島眼科醫院北部院區眼底病科副主任醫師李君介紹,眼底疾病發病率高,發展至后期會導致不可逆的嚴重視力下降,甚至失明。同時,此類疾病往往發病隱匿,進展緩慢,當出現明顯症狀時候往往已經錯過最好的治療時機。眼底彩照檢查是發現眼底疾病的最簡便有效的方法,如能夠定期行眼底檢查,可以實現早發現、早干預、早治療。

然而,即便是在醫療資源豐富的一線城市,能定期接受眼底檢查的人依然不多,多數都是發現視力出現問題才到醫院就診。早篩早治,不僅成本低,而且對於糖尿病視網膜病變這樣的疾病甚至可能通過飲食調整等方式的得以改善,根本不需要醫療手段介入就能好轉。對於三甲醫院而言,有篩查項目的情況下,EyeWisdom眼底影像分析軟件可以提高其診斷效率。

10秒鐘出眼底診斷報告,准確率超過90%

記者在診療室現場注意到,為了幫助醫生更好地掌握患者病情,系統除了給出診斷建議,還會在眼底照相圖片上標注出微血管瘤、視網膜出血、硬滲出、棉絨斑等病灶,不同病灶的標記顏色和類型都不同,一目了然。

據了解,該套人工智能閱片系統採用靈敏度、特異性、准確度作為評價指標,在超過3000張圖片組成的測試集上測試,診斷眼科常見的22種眼底疾病和狀況,其特異性和靈敏度結果均超過90%。該系統可以實現眼底疾病多病種的智能檢測和診斷,可診斷視網膜血管類疾病、視神經類病變、黃斑類病變、脈絡膜類病變等四大類眼底疾病,像常見的年齡相關性黃斑病變、糖尿病視網膜病變、黃斑前膜、視網膜靜脈阻塞等眼底疾病,對這套系統來說都不在話下。

人工智能系統並非包攬一切,比如發現出血現象,如果患者是糖尿病患者,可能是糖尿病並發症﹔但如果不是糖尿病患者,就可能是其他疾病的病變表現,這時候就需要大夫結合患者全身情況作出判斷,有些是疑似判斷,甚至需要做進一步的做OCT檢查、造影檢查等。

深度學習模型訓練+大規模標注數據集,練就火眼金睛

能識別如此多的眼底疾病,診斷如此迅速,這套系統是如何做到的呢?據悉,這套系統由Vistel公司與國內多家頂尖眼科醫療機構聯合研發,通過大規模標注數據集,由專業眼科大夫先后標注10萬余張眼底照相圖片,涉及超過30種常見的眼底疾病和視神經疾病。採用深度卷積網絡作為模型,以遷移學習作為技術路線,改進模型結構以適應真實臨床場景,在現有數據中已訓練出基礎模型。

目前,眼底病的相關人工智能技術的應用於數碼眼底照相的研究多側重於糖尿病視網膜病變的單一病種﹔針對多種眼底疾病同時篩查的人工智能自動識別和轉診系統還未見報道。EyeWisdom從最初的糖尿病視網膜病變輔助診斷,到眼底多病種篩查,后續還在不斷擴大疾病覆蓋領域。不僅能應用到基層篩查,同時能應用在內分泌和內科門診中對糖尿病患者眼底並發症的檢測。

青島眼科醫院北部院區常務副院長郭振介紹,目前三甲醫院、尤其是三甲眼科醫院醫生團隊診斷水平普遍較高,而二級醫院、基層醫療衛生服務機構和體檢中心等對於眼底閱片的需求非常大,為此青島眼科醫院在2017年建立了眼底病診療中心和“互聯網+眼科”醫聯體,但是還有前期PACS系統投入大、無法即時獲取檢查報告等痛點。而隨著EyeWisdom系統首次引入山東,通過物聯網+雲PACS的建設理念使眼科醫聯體上下機構均不需投入巨資建設影像傳輸系統,人工智能閱片系統能夠為基層醫療機構的診斷進行賦能,大大減少誤診率和漏診率。

據了解,青島眼科醫院在李滄區中心醫院、滄口街道社區衛生服務中心等醫聯體合作單位已經完成了EyeWisdom眼底影像AI分析系統的部署,包括美年大健康在內的醫聯體體檢中心也逐步開始試用,后期將實現對青島眼科醫院“互聯網+醫聯體”單位的全覆蓋。

(責編:劉穎婕、胡洪林)

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