中山眼科中心用AI診斷糖網準確率達95% 糖友未來不去醫院就能享受！

糖尿病是影響國人健康的最重要慢性病之一，每十個人就有一個糖尿病的病人。糖尿病影響全身的微血管系統，會引起糖尿病視網膜病變（以下簡稱糖網）等并發癥，糖網是中老年人視力喪失的重要元兇之一。

早診早治是預防糖網致盲的唯一途徑。“如果能早發現糖尿病視網膜病變，打激光就能預防。”中山大學中山眼科中心眼底病主任醫師何明光教授表示，但不是所有的糖尿病患者都適合打激光，如何篩查出需要打激光的糖尿病患者才是目的所在。

何明光教授在為患者進行眼底檢查

但在我國，對超過1億的糖尿病患者進行每2年一次的眼底檢查是一個龐大的工程，且更為困難的是缺乏能夠開展這些檢查的眼科醫生。因此，人工智能篩查成為了新的解決方案。

AI篩查糖網準確率達95%

“關于糖網的篩查，只有英國開設了相關項目。英國通過向糖尿病患者提供眼底檢查，10年內可使糖網致盲的發生率下降40%。”

因此，何明光教授的研究團隊與高水平的人工智能開發團隊合作，利用人工智能技術和海量臨床數據，以英國糖尿病篩查體系為標準，對7萬張眼底彩照進行中心化的標準分級，構建出糖尿病視網膜病變的智能分級系統，實現了眼底拍照+人工智能（AI）判讀的全流程自動化。

通過3個國外的獨立驗證，以及與AI的篩查結果作對比，AI篩查糖網的準確率高達95%！

篩查者5分鐘之內就能拿到報告

此外，全流程自動化能夠大大提高篩查效率和服務量。何明光教授提到，以往開設的糖網篩查，通過技術員給糖尿病患者拍照，再傳送圖片到圖片中心，由經過訓練的醫護人員來進行糖網的判斷。這不僅需要建立很多圖片中心，還可能因報告系統的延遲，患者的醫從性降低。

但AI能即時識別圖像質量和報告分級結果，可以直接應用于沒有眼科醫生參與的篩查情景。患者在5分鐘之內就能拿到報告，“在真實篩查中，75%的患者可當場拿到自己的報告。如果是異常的報告，圖片將被發回圖片中心處理。”

AI篩查的敏感性和特異性均高于90% 糖友未來不去醫院就能享受此科技！

此外，何明光教授還利用他多年建立的國際合作網絡，以澳大利亞和新加坡的三種著名人群為基礎做了研究，通過對影像樣本進行驗證，模擬了真實篩查條件下的糖網患者的嚴重程度，結論表明在不同眼底照相機、不同色素特征的人群中，AI系統的敏感性和特異性仍高達92.5%和98.5%。

敏感性指的是將異常當作正常的檢出率，特異性則是反應一個標準對于陰性結果的陰性檢出率。這兩個檢出率也反映了AI篩查糖網具有非常高的準確性。

“這個系統實現了篩查過程的全自動化，可以在筆記本電腦上輕松實現。以后，將全自動智能眼底照相機安裝在內分泌門診、體檢或者社區中心，就可以實現不需要眼科醫生參與的眼病篩查，及時發現需要治療的病人并進行轉診，可以大大提高眼科醫生的工作效率，提高糖尿病患者對眼科服務的可及性和治療效果。”何明光教授如是說。

據悉，這一AI篩查系統的器械已獲批進入國內。關于糖網的AI篩查，中山眼科中心接下來將試行。

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