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中山大学领衔研发 |
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首个通过眼部影像筛诊肝胆疾病的智能技术问世 |
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中山大学中山眼科中心智能诊断预测平台肝胆疾病筛诊系统界面
在中山大学多学科合作的医学人工智能创新平台支持下，由中山大学中山眼科中心教授林浩添团队和中山大学附属第三医院教授钟跃思团队共同领衔、历时近3年，研发出全球首个通过眼部影像筛诊肝胆疾病的技术及评估系统。相关研究1月26日在线发表于《柳叶刀—数字医疗》。
国际著名医疗机构美国梅奥医疗集团肝胆首席专家Vijay H Shah 发表了同期评论称赞道：“这项研究及时且重要，人工智能技术引导了不同学科的合作创新，并产生了新时代的医疗技术。”
眼睛不仅是“心灵的窗户”，也是“健康的窗口”。传统医学已经证实，肝胆疾病患者可出现结膜和巩膜黄染等多种临床体征，然而由于传统医疗的局限性，仅有少数患者和严重病例的眼部特征改变被临床医师发现和应用，无法进行技术发掘和大规模人群筛查。
该研究构建的模型效果各有差异，在诊断重症肝病如肝癌、肝硬化方面取得了良好的效果，而在症状相对较轻的慢性病毒性肝炎、非酒精性脂肪肝、胆石症及肝囊肿中则表现欠佳。这些筛诊模型已成功部署在中山大学中山眼科中心智能诊断预测云平台上，可作为大规模快速无创筛诊的工具。
“眼睛结构精密，位置特殊，80%以上的外界信息均由眼部接收，相对于其他器官部位，以眼为窗口进行全身智能健康管理具有多项优势。”林浩添介绍，在人体众多器官中，眼睛是唯一能直接观察到动静脉和神经等重要结构的体表器官，全身各个器官系统的病变都会在眼部具有特征性表现。
中山大学中山眼科中心肖薇博士介绍，该研究项目纳入来自中山大学附属第三医院肝胆外科及感染科、南方医科大学附属花都区人民医院感染科、爱康集团广州爱康国宾健康检查中心等5个医疗机构的1789名参与者。
研究人员通过前瞻性采集参与者眼表及眼底影像学数据，使用深度学习技术成功地从这些影像数据中提取出肝胆疾病的眼部特征并开发及验证了14个模型（7个裂隙灯模型及7个眼底模型），可分别用于筛查是否患有肝胆疾病及诊断是否患有肝癌、肝硬化、慢性病毒性肝炎、非酒精性脂肪肝、胆石症及肝囊肿六大类常见肝胆疾病。
“中国是肝胆疾病大国，亟需可大规模推广的无创筛诊技术。”钟跃思表示，肝胆疾病影响全球数十亿人，中国有近4亿肝病患者，约占全世界肝病患者总人数的1/3。现有的检查方法如血检等有创检查或B超、CT、MRI等影像学技术不足以满足大规模人群的筛诊需求。
为了解析模型机制、打破黑箱效应，研究人员首先采用了可视化技术来明确影像学相关特征，随后进行遮盖试验及灰度化测试进一步确定了关键影像学特征。通过上述技术的叠加应用，该研究首次验证了与结膜和巩膜相似，虹膜颜色和眼底视盘及血管结构包含了关键诊断信息，这一发现为更好地了解疾病的病理生理机制及其个性化管理创造了新的机会和方向。
据了解，该项目得到北京致远慧图科技有限公司在设备和技术方面的大力支持，爱康集团广州爱康国宾健康检查中心也在健康人群的筛查及多中心人群的验证中提供了帮助。项目团队青年核心骨干包括肖薇博士、黄茜硕士、王婧荟博士；核心专家包括林浩添教授、钟跃思教授、陈伟蓉教授及刘奕志教授。
相关论文信息：https://doi.org/10.1016/S2589-7500(20)30288-0
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