人工智能在眼科领域又有一项新进展。4 月，美国 FDA 批准了世界第一款视网膜筛查 AI 设备 IDx-DR，可独立检测不需要医生解释结果。
就在上周，奥勒冈健康科学大学（OHSU）和马萨诸塞州总医院（MGH）的研究人员在《美国医学会眼科杂志》也发表了一项成果：新开发的一种算法能自动检测导致儿童失明症的潜在病变原因，准确率远高于人类医生。
根据美国国家眼科研究所的数据，多达 16,000 名美国婴儿被诊断患有 ROP（早产儿视网膜病变）。ROP 是妊娠 31 周前出生的婴儿可能患有的一种疾病，由视网膜附近的异常血管生长引起，是儿童失明的主要原因。每年大约有 600 名患者因此失明，音乐家史提夫‧汪达（Stevie Wonder）就是因此病失明。
以往的诊断过程，医生通常会用光线照射婴儿的眼睛，然而该方法可能不准确，因为带有很强的主观性。
据了解，这套算法的数据来源于婴儿在眼科医生就诊时拍摄的 5,511 张照片。马萨诸塞州总医院研究人员将现有的两种人工智能模型结合创建算法，而奥勒冈健康科学大学研究人员开发了广泛的参考标准来训练算法，随后研究人员就让算法来区分健康血管和患病血管。
在双方通力合作下，该算法可以透过辨识婴儿眼球照片的情况，诊断是否患有该种疾病，准确率达 91%。但同期测试中，由 8 位医生组成的对照组诊断同样的眼球照片，准确率只有 82%。
Kalpathy-Cramer 是哈佛医学院的教授，也在麻省总医院工作，她表示，“该算法提升了熟练辨识 ROP，并将其纳入数学模型的眼科医生的知识，因此经验没有那么丰富的临床医生仍然可以帮助婴儿获得及时、准确的诊断。”
牵线该研究的联合首席研究员是眼科学和医学资讯学和临床流行病学教授 Michael Chiang 博士，他同时也是 OHSU 医学院和 OHSU 凯西眼科研究所 Elks 儿童眼科诊所的医生。他认为，“我们缺乏经过训练并愿意诊断 ROP 的眼科医生，这造成在医病供需上的巨大差距，即使在美国也是如此。可悲的是，全世界有太多的儿童未得到及时诊断。”
▲ Michael Chiang 博士（右）检查眼部扫描图像。
据了解，整个研究团队现在正与印度伙伴合作，看看该算法是否可以诊断印度婴儿的 ROP，因为在这项研究涉及的主要是高加索婴儿群体。他们还在探索该算法是否可诊断视网膜中除血管外的其他情况，最终目标是使医生将技术融入临床实践。
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