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10秒出报告 准确率超90%!青岛物联网+AI为眼底疾病诊断提速

2019年10月11日 01:33来源:未知手机版

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齐鲁网10月9日讯 10月9日下午,在青岛眼科医院北部院区的门诊检查室,记者现场做了一次眼底照相和人工智能阅片的体验。录入信息、眼底照相、上传系统、生产诊断,整个过程不过两三分钟,而照片上传到人工智能阅片系统之后,只需要10秒钟左右,就会自动生成诊断报告。

这套设备就是山东第一医科大学附属青岛眼科医院在省内率先部署的行业领先的EyeWisdom眼底影像AI分析系统,该系统可以通过连接部署在云端的PACS系统,通过物联网手段将眼底照相设备与云平台连接,实现眼底影像实时上传、AI快速出具诊断建议,为基层医疗机构的眼科赋能,提高眼底疾病诊断的准确率,让更多患者在家门口就能做到疾病的早发现、早诊断、早治疗。

记者注意到,为了帮助医生更好地掌握患者病情,系统除了给出诊断建议,还会在眼底照相图片上标注出微血管瘤、视网膜出血、硬渗出、棉绒斑等病灶,不同病灶的标记颜色和类型都不同,一目了然。

据了解,该套人工智能阅片系统采用灵敏度、特异性、准确度作为评价指标,在超过3000张图片组成的测试集上测试,诊断眼科常见的22种眼底疾病和状况,其特异性和灵敏度结果均超过90%。该系统可以实现眼底疾病多病种的智能检测和诊断,可诊断视网膜血管类疾病、视神经类病变、黄斑类病变、脉络膜类病变等四大类眼底疾病,像常见的年龄相关性黄斑病变、糖尿病视网膜病变、黄斑前膜、视网膜静脉阻塞等眼底疾病,对这套系统来说都不在话下。

能识别如此多的眼底疾病,诊断如此迅速,这套系统是如何做到的呢?这套系统由Vistel公司与国内多家顶尖眼科医疗机构联合研发,通过大规模标注数据集,由专业眼科大夫先后标注10万余张眼底照相图片,涉及超过30种常见的眼底疾病和视神经疾病。采用深度卷积网络作为模型,以迁移学习作为技术路线,改进模型结构以适应真实临床场景,在现有数据中已训练出基础模型。目前,眼底病的相关人工智能技术应用于数码眼底照相的研究多侧重于糖尿病视网膜病变的单一病种;针对多种眼底疾病同时筛查的人工智能自动识别和转诊系统还未见报道。EyeWisdom从最初的糖尿病视网膜病变辅助诊断,到眼底多病种筛查,后续还在不断扩大疾病覆盖领域。不仅能应用到基层筛查,同时能应用在内分泌和内科门诊中对糖尿病患者眼底并发症的检测。

“以眼底疾病中发病率较高的糖尿病视网膜病变为例,据统计我国患者群体总数超过2700万,是目前工作年龄人群第一位的致盲性眼病。从日常接诊的患者来看,超过一半的糖尿病患者没有定期进行眼底检查的习惯,这埋下了很大的隐患。”青岛眼科医院北部院区眼底病科副主任医师李君介绍,眼底疾病发病率高,发展至后期会导致不可逆的严重视力下降,甚至失明。同时,此类疾病往往发病隐匿,进展缓慢,当出现明显症状时候往往已经错过最好的治疗时机。眼底彩照检查是发现眼底疾病的最简便有效的方法,如能够定期行眼底检查,可以实现早发现、早干预、早治疗。

然而,即便是在医疗资源丰富的一线城市,能定期接受眼底检查的人依然不多,多数都是发现视力出现问题才到医院就诊。长久以来,我国各类医学影像检查严重受制于诊断资源不足,自2016年深度学习应用进入更大规模应用的新阶段,技术补位医学影像诊断的思路也历经了数年发酵,产品几近成熟。

早筛早治,不仅成本低,而且对于糖网这样的疾病甚至可能通过饮食调整等方式的得以改善,根本不需要医疗手段介入就能好转。对于三甲医院而言,有筛查项目的情况下,EyeWisdom眼底影像分析软件可以提高其诊断效率。

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