AI輔助識別眼底疾病，提公升醫生診斷能力

科技報（實習記者 聶慧敏） 2月27日，記者從北京***獲悉，該醫院眼科教授陳友新團隊展示了人工智慧在初級醫師識別多發性眼底疾病方面的輔助作用及其在臨床應用中的有效性。 本研究為人工智慧技術在該領域從概念研究向臨床應用的轉變提供了新的依據。 研究結果最近發表在NPJ Digital Medicine上。

近年來，隨著中國居民平均年齡的增加和生活方式的改變，眼底病等不可逆的致盲性眼病的患病率逐年上公升。 資料顯示，目前我國重大盲法眼底病篩查率低，常規篩查和藥物治療流程難以滿足現有需求。 眼底照相是眼科常用的檢查方法之一，業界普遍建議將眼底照相用於眼底病灶的篩查，可以縮短診斷時間，提高篩查效率，利用AI技術彌補醫療資源的不足。

本研究設定了三個對照組，分別是AI輔助低資歷醫師閱讀組（實驗組）、低資歷醫師獨立篩選組（對照組）和AI輔助醫師閱讀組（AI組）。 AI軟體和醫生首先獨立標記眼底照片，形成AI組和對照組。 一周後，醫生會重新標註AI標註的同一批眼底照片，並可參考AI的輔助診斷建議，確定最終的診斷標籤，組成實驗組。 研究人員將三組的一致性與“金標準”進行了比較，並計算了每個對照組對不同疾病的診斷敏感性和特異性。

結果顯示，實驗組、對照組和AI組的診斷一致性率為849%，72.9% 和 855%。這表明，在人工智慧的幫助下，年輕醫生閱讀和診斷影象的能力可以提高約12%。 對13種疾病結果的分析也表明，實驗組的診斷敏感性和特異性明顯高於對照組。

本研究提出了現階段人工智慧應用於眼底疾病識別的有效性和可行性模式，為人工智慧技術的臨床應用提供了新的方向，進一步助力眼底疾病篩查、速度和效率。