眼科人工智能

导读:人工智能是新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力量。我国眼科科研人员,首先建立了先天性白内障人工智能平台;我国糖尿病视网膜病变的标准测试集尚属于空白,建立高质量的糖尿病视网膜病变标准测试集,并推动共享,是我国眼科人工智能技术良好、健康发展的必要措施和必经之路。机器人首次辅助视网膜手术试验,眼科机器人完成眼科手术临床试验,结果是超越人类能力的精度、准确性和稳定性。未来人工智能的发展,将推动中国的大健康、大医学、大卫生进入新天地,表明人工智能不久后将会给医疗技术带来重大革命,将全方位全周期地关注人民的健康。

1 眼科人工智能现状及发展

1956年,人工智能(artificial intelligence,AI)与现代医学的“完美碰撞”:约翰麦卡锡首次提出了“人工智能”这一概念。这是历史上第一次人工智能研讨会,也被广泛认为是人工智能诞生的标志。随着计算机科技的飞速发展,人工智能已逐渐成为当今各个科学领域研发结合的主流科技。2017年,中山大学中山眼科中心公布了眼科人工智能诊断和治疗系统的消息,建立了先天性白内障人工智能平台,开启了眼科界人工智能的新纪元。表明人工智能不久后将会给医疗技术带来重大革命。

人工智能的发展是一场新的技术革命,人工智能极有可能从根本上改变眼科工作的面貌,全方位影响现代眼科学的发展;尽最大可能利用人工智能技术,促进眼科学的新发展;与人工智能工程师合作,使人工智能技术应用于眼科学尽快成为现实。

2 糖尿病视网膜病变人工智能系统

糖尿病视网膜病变(以下简称“糖网”)是糖尿病的主要眼部并发症,是不可逆的致盲眼病。我国有3 000多万糖尿病视网膜病变患者,其中约400万人为低视力或盲,社会和经济负担沉重。因此,糖网的早期筛查与治疗是目前急需解决的问题。

糖网的筛查主要通过眼底照相和医生阅片的方式进行,但我国存在严重的眼科医生短缺问题。近年来,糖网的人工智能识别技术兴起,可以大大提高筛查效率。目前国内多个团队研发糖网AI系统,但由于缺乏一个具有临床代表性的标准数据集,以验证各种不同糖网AI筛查系统的准确性,国家监管部门对于AI的审评推广仍较为慎重。

如北京协和医院眼科AI团队,拥有经过20多人组成的眼底阅片小组,前期与人民大学人工智能与媒体计算实验室合作,已经对回顾性的7万张眼底彩照进行糖网分级和100万个病灶人工标注,成功开发了基于病灶识别的糖网AI深度学习模型。经测试验证表明,对于需要转诊的DR的判断敏感性达到了86.6%,与Google团队诊断的准确性相近。

随着我国AI糖网筛查系统的不断研发,如何评价这些系统的准确性以进一步应用于临床是最重要的问题。不同的AI系统公布各种不同的测试结果,但这些测试结果均是基于各自的测试集得到的结果,相互间缺乏比较,因此并没有充分的可信性和说服力,因此国家在监管方面对AI筛查系统在临床的推广和应用也受限。

近几年基于眼底照相的糖网AI诊断技术是众多眼科疾病AI研发的首选目标,目前多个AI筛查系统已经研发并各自公布了不错的准确性。在国外,Google团队研发了糖网AI诊断系统,其研究成果主要是基于国际上的公开数据集如Kaggle、MESSIDOR 2由研究者自己构筑的测试集,并没有公开。这些测试集本身的设计对临床适用性的考虑不多 ,数据质量也是参差不齐,缺乏规范的标准,像Kaggle和MESSIDOR 2数据集中的分级标注结果均存在诸多问题,没有经过专业的阅片团队进行标注,因此结果并不准确。

目前,我国糖网的标准测试集尚属于空白。中检院曾建立了一部分数据库,但是并不是基于临床场景进行真实世界数据集的收集,而是由多家公司提供的数据集合,这作为标准数据集进行公开测试显然存在偏差。因此建立高质量的糖网标准测试集,并推动共享,为我国AI监管部门提供有效的数据库,从而推动AI系统的推广和应用,是我国眼科人工智能技术良好、健康发展的必要措施和必经之路。

3 眼科智能机器人

《自然生物医学工程》杂志报道,牛津大学罗伯特教授成功完成了首次机器人辅助视网膜手术试验,眼科机器人完成眼科手术临床试验,目的是验证机器人辅助手术的安全性和精确性,结果是超越人类能力的精度、准确性和稳定性。

在约翰·拉德克里夫医院进行,共招募了12位病人。入组的12位患者,一半病人被随机分配到机器人辅助手术组,另一半则被分配到标准的传统手术组。手术操作是从眼球后部移除一层膜。外科医生能够对比使用机器人比传统手术方法更高效地完成手术。在试验第二阶段,研究人员借助机器人在视网膜下插入一根细针,对3名年龄相关性视网膜黄斑变性患者的视网膜出血进行溶解吸收。手术涉及黄斑前膜联合内界膜的剥离,视网膜黄斑区是视力最敏感区,需要极为精细动作。其中有视网膜出血的三位患者,经视网膜下注射一种治疗药(重组组织型纤维蛋白酶原激活剂)进行治疗。

试验组的患者治疗后视力得到了显著改善,使用机器人辅助手术对于高精确度和高技术难度眼科来说是一个巨大飞跃。时间会证明,这种方法必将显著改善此类手术的质量和安全性。试验还证明,机器人在扩展人类能力所能达到的极限方面具有很大潜力。该研究团队下一步计划是借助机器人外科装置,将一种基因疗法精准、微创地传递到视网膜上,这将是医学界又一创举。目前的临床试验验证了这款智能机器人使用的安全性和精确性,超越人类能力的精度、准确性和稳定性。这也是突破现有微创外科的界限,以及手术操作规程的标准条件。

4 人工智能展望

人工智能目前刚刚产生,还处于发展阶段,所以在一段时间内,人工智能不仅仅是用到其他行业,也一定可以非常好地用到整个医疗大健康的事业当中来。需要说明的是,人工智能自身需要发展,但是人工智能使用是有边界的,而不是超出它的使用范围。

目前,中国健康事业发展正处于很好的历史机遇期,人民健康处在国家优先发展的战略地位。我国重大疾病防治仍面临重大挑战。根据国家癌症中心的数据,每年我国有430万新发肿瘤病例,每年有280万人死于肿瘤。其中,我国的肺癌、胃癌、食管癌和肝癌的死亡率都在全世界第一位。我国心脑血管疾病年死亡385万人,高血压患者高达2.7亿人。糖尿病目前患者超过1个亿,还有1.5亿人处于糖尿病前期。中国重大慢性非传染性疾病死亡率高于世界平均水平。这些重大疾病是造成我国人力资源丧失和经济损失的主要原因,已成为我国社会和经济发展过程中不可回避的严重障碍,是建成小康社会迫切需要解决的问题。

要高度重视数据的标准、收集、储存、分析、利用、共享、安全。健康医疗大数据将是这个地球上最丰富、最重要、最庞大的数据,是国家重要的基础性战略资源。基于健康医疗大数据的人工智能技术最终惠民并提供保障,如基于移动医疗的慢病管理;运用医学影像、分子影像等手段进行智能医学和精准诊疗;药物创新和应用。人工智能在健康领域的应用的主要模式包括AI+辅助医疗、AI+医学影像、AI+药物挖掘、AI+健康管理。其具体应用有洞察与风险管理、医学研究、精神健康、医学影像诊断、可穿戴设备、生活方式管理监督、药物挖掘、虚拟助理,以及护理、急救室、医院管理。

展望未来,人工智能的发展,将推动中国的大健康、大医学、大卫生进入新天地,将全方位全周期地关注人民的健康。

文章来源:《中国数字医学》杂志2019年第3期,作者及单位:陈柯羽 于伟泓 张华,中国医学科学院北京协和医学院。

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