AI助陣治愈糖網(wǎng)早篩不是夢(mèng)

2019-05-05 來(lái)源：協(xié)和眼科咨詢(xún) 標簽：掌上醫生喝茶減肥一天瘦一斤安全減肥 cps聯(lián)盟美容護膚

摘要：隨著(zhù)糖尿病患病率的不斷攀升，糖尿病視網(wǎng)膜病變（Diabeticretinopathy,DR）已成為全球主要致盲性眼病之一。因此，DR的早期診斷與治療可謂至關(guān)重要。

隨著(zhù)糖尿病患病率的不斷攀升，糖尿病視網(wǎng)膜病變（Diabeticretinopathy,DR）已成為全球主要致盲性眼病之一。因此，DR的早期診斷與治療可謂至關(guān)重要。DR的診斷與分期主要由眼科醫生通過(guò)對眼底的直接檢查和彩色照相評估而得出。但由于DR全球發(fā)病率高，眼科專(zhuān)科醫生地域性分布不均，診斷及分期存在主觀(guān)性等問(wèn)題，使得全球DR的早期篩查難以進(jìn)行。這一亟待解決的問(wèn)題引發(fā)了諸多研究者的興趣，希望通過(guò)構建自動(dòng)化模型，而使DR篩查僅通過(guò)眼底彩照這一客觀(guān)檢查即可完成。此前研究結果大多局限于臨床病例且樣本量較小，與真實(shí)世界數據存在一定差距。此外，以往模型仍需人工標記、調整相應參數，并未實(shí)現真正意義上全自動(dòng)化。

為了彌補以往研究的不足，Rishab等提出應利用深度學(xué)習法（人工智能機器學(xué)習中的一類(lèi)方法）來(lái)構建DR的全自動(dòng)化篩查模型，具體方法為：首先，隨機選取75137份糖尿病患者眼底彩照結果構建數據庫，并對獲得的圖像進(jìn)行預處理，以排除與診斷不相干的干擾因素。同時(shí)利用數據集增強法編碼多個(gè)深度學(xué)習過(guò)程中的不變因素，如旋轉不變性、圖片色彩與亮度不變性等，使得模型具備針對不同不變因素歸納分類(lèi)的能力。其次，構建深度特征學(xué)習模型，該研究利用自定義深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )實(shí)現自動(dòng)化識別提取圖像特征并予以分析，最終判斷所提供彩色眼底照相的對應患者是否患有糖尿病視網(wǎng)膜病變。具體來(lái)說(shuō)，即利用卷積參數層自我學(xué)習形成迭代過(guò)濾器，將輸入的圖像轉化并逐層映射，利用深度剩余學(xué)習的原則來(lái)最終實(shí)現模型對特征的有效區分，而無(wú)需手動(dòng)進(jìn)行參數優(yōu)化（圖1）。最后，訓練并檢測模型。將75137份圖像分為5組，對模型進(jìn)行五次交叉驗證，即利用一組圖像讓模型深度學(xué)習后，運用剩余四組進(jìn)行驗證并獲得精確度、敏感度、接收者操作特征曲線(xiàn)下面積（AUC），五次驗證后取平均值（圖2）。此外，研究還利用75137份圖像訓練該模型，并利用其他數據庫（MESSIDOR2andE-Ophtha）進(jìn)行測試。

研究結果顯示，該模型針對研究構建的數據庫的精確度、敏感度和AUC可分別達到98%、94%和0.97。而針對其他獨立數據庫MESSIDOR2和E-Ophtha的AUC則可分別達到0.94和0.95。因此，作者指出該項基于全數據驅動(dòng)的人工智能算法的模型對于糖尿病患者眼底彩照圖的篩查及轉診至眼科必要性的判斷，具有較高可信度，并且有望能夠降低由于DR導致的全球致盲率。

參考文獻：Gargeya,R,Leng,TAutomatedIdentificationofDiabeticRetinopathyUsingDeepLearning.Ophthalmol2017.124:962-969.

評論：DR的早期診斷和治療對于預防DR對視功能的損傷有著(zhù)至關(guān)重要的作用，但正如文中所述，DR的篩查給眼科醫生帶來(lái)了很大的工作壓力和負擔。一直以來(lái)，我國通過(guò)建立三級防治網(wǎng)的方式對DR進(jìn)行篩查和逐級深入的治療，也取得了一定的效果，但初級圖像的閱讀仍然需要耗費大量的人力和物力。自動(dòng)化的篩查一直是眼科醫生的夢(mèng)想，本文的作者利用深度學(xué)習的方法來(lái)構建DR篩查的模型，雖然我們對這種學(xué)習方式不甚了解，但其結果仍然讓人非常振奮。人工智能已經(jīng)在諸多領(lǐng)域取得了很大的突破，應用到眼科疾病的診斷和預防也是未來(lái)的趨勢。隨著(zhù)科學(xué)技術(shù)的進(jìn)步，諸如白內障、青光眼、視網(wǎng)膜疾病等眼部疾病一定可以通過(guò)自動(dòng)化技術(shù)達到早期診斷的目的。

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