近年來，全球老齡化人口越來越多，眼底病與認(rèn)知障礙的患病率顯著上升，已經(jīng)逐漸成為全球重大的健康挑戰(zhàn)。

近日，由首都醫(yī)科大學(xué)附屬北京同仁醫(yī)院魏文斌教授團(tuán)隊(duì)與鷹瞳Airdoc合作的兩篇研究成果，分別發(fā)表于國際權(quán)威期刊《Translational Vision Science & Technology》和《Ophthalmology Retina》。科學(xué)家們嘗試以視網(wǎng)膜為入口，探索了人工智能技術(shù)在眼底疾病篩查和認(rèn)知障礙識別中的應(yīng)用。

該項(xiàng)由首都醫(yī)科大學(xué)附屬北京同仁醫(yī)院、愛康國賓健康體檢公司和鷹瞳Airdoc等共同參與的真實(shí)世界、多中心研究成果證實(shí)：「人工智能技術(shù)高效、便捷，有助于今后進(jìn)行大規(guī)模眼底疾病篩查?；谌斯ぶ悄芗夹g(shù)獲得分年齡、性別、地域的主要眼底疾病發(fā)病率及變化情況，可幫助區(qū)域內(nèi)制定相關(guān)健康政策及開展相關(guān)研究?！?/p>

在另一項(xiàng)研究中，研究團(tuán)隊(duì)成功開發(fā)并驗(yàn)證了「基于多模態(tài)眼底圖像的深度學(xué)習(xí)模型，可快速、便捷、高效地識別認(rèn)知障礙患者，具有在社區(qū)篩查或臨床環(huán)境中廣泛應(yīng)用的潛力?！?/p>

《TVST》：眼底圖像眼底疾病AI輔助診斷系統(tǒng)，可作為大規(guī)模篩查眼底疾病的潛在工具

隨著人口老齡化、經(jīng)濟(jì)發(fā)展和生活方式改變，眼底疾病譜顯著改變。然而，傳統(tǒng)流行病學(xué)調(diào)查耗時(shí)長、經(jīng)濟(jì)成本高，難以完成多中心、快速、準(zhǔn)確的大流量眼底病篩查來反映我國眼底疾病譜的快速變化。因此，研究團(tuán)隊(duì)?wèi)?yīng)用眼底圖像眼底疾病AI輔助診斷系統(tǒng)，在全國開展多中心眼底疾病篩查工作，希望揭示不同年齡、性別、地域的常見眼底疾病發(fā)病率及變化趨勢。

研究團(tuán)隊(duì)收集了來自全國65個(gè)愛康醫(yī)學(xué)體檢中心在2019年至2021年期間的近1,904,927名體檢者的眼底圖像，涵蓋了17個(gè)省、自治區(qū)、直轄市。在經(jīng)采集人員質(zhì)控脫敏后，圖像上傳至鷹瞳Airdoc眼底疾病輔助診斷系統(tǒng)完成了眼底疾病AI篩查，最后根據(jù)第七次人口普查結(jié)果，校正了標(biāo)準(zhǔn)年齡和性別后計(jì)算出各類眼底疾病的患病率。

研究發(fā)現(xiàn)，可疑青光眼、黃斑前膜、年齡相關(guān)黃斑變性、糖尿病視網(wǎng)膜病變是人群中患病率較高的眼底疾病。眼底疾病患病率與年齡呈較強(qiáng)的正相關(guān)，65歲以上人群中，超過30%存在一種及以上眼底疾病。眼底疾病患病率呈現(xiàn)一定性別差異，其中病理性近視、黃斑裂孔女性患病率高于男性。視網(wǎng)膜靜脈阻塞、高血壓視網(wǎng)膜病變患病率存在地域分布差異，呈現(xiàn)顯著的“西北高、東南低”特征。

主要眼底疾病發(fā)病率（2021年，單位：患病人數(shù)/千人）

此外，研究結(jié)果顯示2019-2021眼底疾病譜變化情況: 視網(wǎng)膜靜脈阻塞、黃斑裂孔、高血壓視網(wǎng)膜病變的患病率在2019-2021年間有所增加。且視網(wǎng)膜靜脈阻塞、高血壓視網(wǎng)膜病變在50歲以下的中青年人群增長更為顯著；而黃斑裂孔以65歲以上人群增長更為顯著。35歲以下年輕人群的糖網(wǎng)患病率顯著提高，這可能與糖尿病患病低齡化密切相關(guān)。

眼底疾病譜變化（2019-2021）

該研究展示了眼底人工智能分析技術(shù)在全國范圍內(nèi)篩查眼底疾病的潛力，提供了有關(guān)不同年齡、性別和地區(qū)群體患病情況的重要數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)對于制定公共衛(wèi)生策略和資源分配具有重要意義。

《Ophthalmology Retina》：首次利用基于多模態(tài)眼底圖像的深度學(xué)習(xí)模型識別認(rèn)知障礙患者

認(rèn)知障礙是因?yàn)楦鞣N原因?qū)е碌牟煌潭鹊恼J(rèn)知功能損害，涉及定向力、記憶力、語言功能、執(zhí)行功能等一個(gè)或多個(gè)認(rèn)知域，可以不同程度影響患者的社會功能和生活質(zhì)量，嚴(yán)重的認(rèn)知障礙即癡呆。進(jìn)行認(rèn)知障礙的早期篩查、早期診斷、早期干預(yù)具有重要意義。

目前臨床常用的認(rèn)知障礙評估工具包括MMSE簡易智力狀態(tài)檢查量表、MoCA認(rèn)知評估量表等。但這些量表需要專業(yè)人員通過問卷形式獲得結(jié)果，整個(gè)評估過程較為耗時(shí)（7-10min），在篩查場景下稍顯局限?；诖耍芯繄F(tuán)隊(duì)旨在探索建立深度模型從眼底圖像直接識別認(rèn)知障礙的可行性。

研究團(tuán)隊(duì)收集了來自2011年北京眼科研究的數(shù)據(jù)（包括9,424張眼底照片和4,712張OCT圖像），訓(xùn)練并驗(yàn)證了基于眼底照片和OCT圖像來評估認(rèn)知障礙的多模態(tài)深度學(xué)習(xí)模型，研究結(jié)果顯示，該多模態(tài)模型能以高精度識別認(rèn)知障礙患者，AUC在內(nèi)部驗(yàn)證集中為0.820，在兩個(gè)外部驗(yàn)證集中分別為0.786和0.784。

生成的熱力圖顯示，多模態(tài)模型主要關(guān)注眼底照片中視盤周圍的信號以及OCT圖像中黃斑和視盤區(qū)域的信號。

熱力圖

結(jié)論指出，視網(wǎng)膜圖像和OCT圖像可以提供有關(guān)認(rèn)知功能的重要信息，基于這些圖像的多模態(tài)深度學(xué)習(xí)模型有望成為社區(qū)篩查認(rèn)知障礙的有效工具。這對于早期篩查發(fā)現(xiàn)認(rèn)知障礙和癡呆具有重要意義，特別是在當(dāng)前全球老齡化情況下，這一技術(shù)的應(yīng)用價(jià)值尤為突出。

“讓健康無處不在”是鷹瞳Airdoc的使命，一直以來深耕眼底圖像人工智能技術(shù)，為醫(yī)療健康服務(wù)的革新提供新動能。未來希望能夠繼續(xù)攜手更多的科研院所，通過醫(yī)療AI芯片大模型的賦能，為眼底疾病和慢病的篩查提供更強(qiáng)有力的支持。

相關(guān)知識

以AI為舵 愛康駛?cè)虢】倒芾矸?wù)新紀(jì)元
開啟睡眠障礙防治新模式 怡和嘉業(yè)助力我國睡眠慢病防治工作
大型藥企整合AI進(jìn)入藥物開發(fā)流程，全球藥物研發(fā)要依賴AI嗎
百度健康攜手中國聽力醫(yī)學(xué)發(fā)展基金會，探索“AI+聽力醫(yī)學(xué)”
電腦男易得哪些眼科疾病
夏季為什么不能帶變色眼鏡
騰訊云與海淀區(qū)衛(wèi)健委開啟合作，以數(shù)字化技術(shù)加速醫(yī)療高質(zhì)量發(fā)展
電腦一族如何護(hù)眼 7個(gè)技巧要學(xué)會
哪些眼病易導(dǎo)致失明
“世界青光眼周”讓我們關(guān)注青光眼，守護(hù)眼健康

網(wǎng)址: 鷹瞳科技：以眼底AI技術(shù)助力眼底疾病篩查與認(rèn)知障礙識別 http://www.u1s5d6.cn/newsview15199.html