北京协和医院眼科主任医师陈有信领衔跨机构研究团队成功开发了基于超广角眼底影像（UWF）与深度学习技术的全景式病变识别（WARM）人工智能系统，该系统可精准识别25种眼底疾病并智能生成转诊建议，为眼底病筛查与分级诊疗体系提供新路径。近日，相关成果发表在《细胞》子刊《细胞报告医学》。
眼底是洞察视觉健康的窗口，也是窥探全身健康状态的独特桥梁。眼底病变导致的不可逆性视力损伤已成为全球致盲的主要原因。随着人口老龄化加剧与疾病谱系复杂化，视网膜专科医师的人力资源短缺与地域分布不均问题日益凸显，制约了眼底疾病“早筛、早诊、早治”防控策略的有效实施。
传统眼底相机仅能捕获约15%的视网膜区域，存在显著的周边病变漏诊风险。超广角成像技术可拍摄更广的视网膜区域，可覆盖约82%视网膜面积。研究团队应用的超广角成像技术，为AI模型训练提供更为理想的数据基础。
陈有信团队联合全国26家三级医疗机构，构建了包含约6万张UWF图像的超大规模高质量数据集，基于原创性跨域协同学习算法等，开发出全景式病变识别（WARM）、基准模型对照（BASE）和区域性能对比（WARM-PPR）三大深度学习模型。
模型可精准识别正常眼底及糖尿病视网膜病变、视网膜脱离等25类眼底疾病，并基于病变特征智能生成分级转诊建议，模拟临床筛查决策流程。值得注意的是，WARM模型对周边及弥漫性病变的识别效能显著优于区域限定型WARM-PPR，彰显了全视野成像对全面眼底筛查的临床必要性。
在严格的多中心验证中，WARM展现出良好的筛查效能。与初级眼科医师的对比实验还揭示出，医师人工阅片虽具高特异度（0.982），但灵敏度仅为0.583；而WARM模型则实现了灵敏度0.882与特异度0.846的良好平衡。特别是在微小病灶识别与复杂病变判断方面，WARM模型具有明显优势，高度契合眼底病的筛查原则。
（北京协和医院供图）
关于2023年第二批拟备案的省自然科学基金结题验收项目的公示 根据《河南省自然科学基金项目管理办法》（豫科〔2022 ? ? 12月16日，在2023开放原子开发者大会上，腾讯云宣布将企业级分布式数据库TDSQL的社区发行版OpenTenBase 捐赠给开放原子 “超高清双频IVUS系统于12月12日在西安交通大学第一附属医院由心血管病院院长袁祖贻团队成功完成首例冠脉介入手术（PCI）患 近日，由南京应用数学中心林文伟教授和东南大学李铁香教授团队设计研发、基于GPU计算平台的FAME软件包以仿真插件的形 记者1月2日从中国科学院昆明植物研究所获悉，近期高黎贡山国家级自然保护区怒江管护局、贡山管护分局联合该所组成的考察 。本文链接：北京协和医院研发AI系统破解眼底筛查难题http://www.sushuapos.com/show-11-23080-0.html
声明：本网站为非营利性网站，本网页内容由互联网博主自发贡献，不代表本站观点，本站不承担任何法律责任。天上不会到馅饼，请大家谨防诈骗！若有侵权等问题请及时与本网联系，我们将在第一时间删除处理。
上一篇： 揭牌！兰州理工大学9大学部学院成立
下一篇： 农业农村部发布11个重点专项项目申报指南