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首页正文文汇19小时前 中国糖尿病患者超 1 亿，眼科筛查大夫严重不敷，上海医学团队研发 AI 体系辨认病变
近日，上海交通大学附属第六人民医院内分泌代谢科、上海市糖尿病研究所、上海市糖尿病临床医学中心贾伟平传授课题组的研究功效在线发表于《天然通信》。该研究基于环球最大的眼底图像内容库，构建了糖尿病视网膜病变辅助智能诊断体系—— DeepDR，实现了对糖尿病视网膜病变从轻度到增殖期病变的全病程自动诊断，并能对眼底图像的质量进行及时反馈以及眼底病变的辨认分割。
糖尿病视网膜病变是糖尿病慢性并发症，历久高血糖情况会毁伤视网膜血管，引起一系列眼底病变，例如微血管瘤、渗出、新生血管、黄斑水肿等。该病希望十分隐匿，患者在初期平日没任何症状，当显现可感知的视力受损时，病情往往已十分严重，可导致永久视力毁伤甚至失明，给个人、家里和社会造成繁重包袱。
根据《中国 2 型糖尿病防治指南》保举，所有 2 型糖尿病患者及病程 5 年以上的 1 型糖尿病患者 1-2 年应进行一次眼底摄片筛查，以便及早发现糖尿病视网膜病变，并进行干预。然而，眼底摄片筛查的遍及难题重重。我国成年糖尿病人数高达 1.298 亿，全国注册眼科大夫却仅 4.48 万，比例高达 3000:1，DR 筛查面临眼科大夫不敷的困境，且打胎读片具有耗时较长、主观性较强（必要两到三名大夫阅片复核）、对大夫要求较高（对微血管瘤等轻度病变诊断难题）的特点。
针对糖尿病视网膜病变筛查与防治的必要，该研究开发了糖尿病视网膜病变辅助智能诊断体系（DeepDR）。通过对上海市增强大众卫生系统扶植三年举措规划重大项目 " 上海市糖尿病预防和诊治服务系统扶植 " 中的近 70 万张的眼底图片内容进行学习，使 DeepDR 能像眼科大夫一样对眼底照片进行视网膜病变诊断。
DeepDR 由多个交叉迁移强化的多任务学习卷积神经收集组成，包含三大功能：图像质量阐发与及时反馈、病变检测和分级诊断。
此中，图像质量阐发模块能够赐与摄片者关于图像质量所存在问题的及时反馈，可有效避免采集低质量无效图片，显著进步视网膜病变筛查的摄片效率。病变检测模块能够对视网膜特性病变实现自动辨认和分割，正确辨认微血管瘤、棉絮斑、硬性渗出和出血等病变。视网膜病变分级模块最后给出分级诊断效果，精准区分从轻度到增殖期分歧水平的视网膜病变。
相比既往研究，DeepDR 在轻度视网膜病变中实现了高灵敏度和特异性诊断，且不但是给出分级，而是供应视觉提醒，帮忙用户辨认分歧类型病变的存在和位置，使得其诊断过程更靠近于眼科大夫的思维过程。
该体系将有助于减轻下层大夫的诊断难度和工作负荷，在进步眼底摄片筛查的可及性和效率方面具有很大潜力，扩展了糖尿病慢病管理和精准防控的新路径。
该研究焦点功效获中国授权发明专利 3 项、USA授权发明专利 1 项，已在全国多地医院落地使用。不止在国内，DeepDR 还已经应用于国际糖尿病同盟环球中低收入国家糖尿病视网膜病变筛查项目，覆盖 40 多个国家和区域，为糖尿病环球管理和防控供应了中国特色的打胎智能解决方案。
本研究由贾伟平传授领衔，与上海交通大学较量机科学与工程系盛斌传授、上海市眼病防治中心执行主任邹海东传授合作完成。医工交叉联合培养博士生戴领、吴量博士、李华婷研究员、国家下层糖尿病防治管理办公室常务副主任蔡淳和上海市第六人民医院眼科吴强主任为本文共同第一作者。杨小康传授和沈定刚传授等专家赐与了积极支持和方法建议。
作者：唐闻佳
编纂：唐闻佳
责任编纂：顾军
图源：医院供图
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