人工智能在眼科領(lǐng)域又有一項(xiàng)新進(jìn)展。

上個(gè)月，美國(guó)FDA批準(zhǔn)了世界上第一款糖網(wǎng)篩查AI設(shè)備IDx-DR，可以獨(dú)立檢測(cè)而不需要醫(yī)生解釋結(jié)果。

就在上周，俄勒岡健康科學(xué)大學(xué)（OHSU）和馬薩諸塞州總醫(yī)院（MGH）的研究人員在《美國(guó)醫(yī)學(xué)會(huì)眼科雜志》上也發(fā)表了一項(xiàng)成果：他們新開發(fā)的一種算法能夠自動(dòng)檢測(cè)導(dǎo)致兒童失明癥的潛在的病變?cè)?，?zhǔn)確率遠(yuǎn)高于人類醫(yī)生。

根據(jù)美國(guó)國(guó)家眼科研究所的數(shù)據(jù)，多達(dá)16000名美國(guó)嬰兒被診斷患有ROP（早產(chǎn)兒視網(wǎng)膜病變）。ROP是妊娠31周前出生的嬰兒可能患有的一種疾病，由視網(wǎng)膜附近的異常血管生長(zhǎng)引起，是兒童失明的主要原因。每年大約有600名患者因此失明。音樂(lè)家Stevie Wonder就是因?yàn)檫@種情況而失明。

在以往的診斷過(guò)程中，醫(yī)生通常會(huì)用光線照射嬰兒的眼睛。然而，該方法可能不準(zhǔn)確，因?yàn)樗鼛в泻軓?qiáng)的主觀性。

據(jù)雷鋒網(wǎng)了解，這套算法的數(shù)據(jù)來(lái)源于嬰兒在眼科醫(yī)生就診時(shí)所拍攝的5511張照片。馬薩諸塞州總醫(yī)院研究人員將現(xiàn)有的兩種人工智能模型相結(jié)合來(lái)創(chuàng)建算法，而俄勒岡健康科學(xué)大學(xué)研究人員開發(fā)了廣泛的參考標(biāo)準(zhǔn)來(lái)訓(xùn)練算法，隨后研究人員就讓算法來(lái)區(qū)分健康血管和患病血管。

在雙方的通力合作下，該算法可以通過(guò)識(shí)別嬰兒眼球照片的情況來(lái)診斷出是否患有該種疾病，準(zhǔn)確率達(dá)91%。但同期測(cè)試中，由八位醫(yī)生組成的對(duì)照組對(duì)同樣的眼球照片進(jìn)行診斷，準(zhǔn)確率只有82%。

Jayashree Kalpathy-Cramer

Kalpathy-Cramer是哈佛醫(yī)學(xué)院的教授，也在麻省總醫(yī)院工作，她表示?！霸撍惴ㄌ釤捔耸炀氉R(shí)別ROP并將其納入數(shù)學(xué)模型的眼科醫(yī)生的知識(shí)，因此可能沒(méi)有那么豐富經(jīng)驗(yàn)的臨床醫(yī)生仍然可以幫助嬰兒獲得及時(shí)、準(zhǔn)確的診斷。”

牽頭該研究的聯(lián)合首席研究員是眼科學(xué)和醫(yī)學(xué)信息學(xué)和臨床流行病學(xué)教授Michael Chiang博士，他同時(shí)也是OHSU醫(yī)學(xué)院和OHSU凱西眼科研究所Elks兒童眼科診所的醫(yī)生。他認(rèn)為，“我們?nèi)狈?jīng)過(guò)訓(xùn)練并愿意診斷ROP的眼科醫(yī)生。這就造成了在醫(yī)患供需上的巨大差距，即使在美國(guó)也是如此?？杀氖牵澜缬刑嗟膬和吹玫郊皶r(shí)的診斷?！?/p>

Michael Chiang博士（右）在檢查眼部掃描圖像

雷鋒網(wǎng)了解到，整個(gè)研究團(tuán)隊(duì)現(xiàn)在正與印度的一位合作者合作，看看該算法是否可以診斷印度嬰兒的ROP，因?yàn)樵谶@項(xiàng)研究中涉及的主要是高加索嬰兒群體。他們還在探索該算法是否可以診斷視網(wǎng)膜中除了血管外的其他情況，最終目標(biāo)是使醫(yī)生能夠?qū)⒓夹g(shù)融入他們的臨床實(shí)踐中。雷鋒網(wǎng)

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