本报讯（记者朱汉斌 通讯员邰梦云）在中山大学多学科合作的医学人工智能创新平台支持下，中山大学中山眼科中心教授林浩添和中山大学附属第三医院教授钟跃思领衔的团队历时近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》。

“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。

该研究项目纳入了来自5个医疗机构的1789名参与者。研究人员采集了参与者眼表及眼底的影像学数据，使用深度学习技术从这些影像数据中提取出肝胆疾病的眼部特征，开发验证了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、胆石症及肝囊肿等六大类常见肝胆疾病。

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机会和新方向。

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。

相关论文信息：

https://doi.org/10.1016/S2589-7500(20)30288-0