“专家”CARE可识别14种眼底疾病 首次在大规模眼科真实世界研究中验证准确率
发布时间：2021-08-04
信息来源：中国科学报
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发布时间：2021-08-04
信息来源：中国科学报
- CARE;人工智能;眼科;眼底疾病;智能诊断;深度学习网络;神经网络;临床真实环境;高血压
中山大学中山眼科中心教授林浩添团队牵头，联合国内外18家医疗、企业和科研机构，历时3年，在眼科临床真实世界研究方面取得突破——完成了国际首个眼科多病种人工智能真实世界研究，首次在大规模眼科真实世界研究中验证了人工智能软件的准确率。相关研究近日在线发表于《柳叶刀—数字健康》。
眼底检查对于糖尿病和高血压等系统性疾病引起的眼部改变，以及年龄相关性黄斑变性等原发眼底疾病有重要意义。近年来，医学人工智能研究开始进入临床实践阶段，但由于真实世界环境复杂，高性能的深度学习系统在临床真实环境中往往“水土不服”，表现出模型鲁棒性不理想和现场拍摄图片难以识别等问题，严重阻碍医学人工智能的临床转化应用。
林浩添团队使用来源于具有不同疾病特征人群的医疗机构的超26万张多种场景和设备来源的眼底彩照，训练出可以识别14种常见眼底疾病的综合性智能诊断“专家”——CARE。
CARE为多标签深度学习网络，即将多种疾病的标签和特征信息置于同一个神经网络训练，模型在识别多种眼底异常的同时关联了各疾病特征之间的关系，既减少了模型运行对计算资源的依赖，又将诊断的总体准确率从0.921提升至0.952。CARE已在全国35家不同级别的医疗机构进行了临床真实环境验证。这是国际首个眼科多病种人工智能多中心临床真实世界研究。
除在临床真实环境进行前瞻性实时验证外，该研究还设计了一系列临床测试，测试显示CARE在临床真实世界验证中表现出稳健的疾病识别能力。
相关论文信息：https://doi.org/10.1016/S2589-7500(21)00086-8（记者：朱汉斌 通讯员：邰梦云）
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