雷锋网消息,近日,第四届岭南眼科论坛暨第二届全国眼科人工智能大会在广州举办。大会以“Eye+AI”为主题,由广东省医师协会眼科分会、中国医药教育协会智能医学专委全国智能眼科学组主办,中山大学中山眼科中心、广东省医师协会眼科医师分会青年委员会、广东省眼科诊断与治疗创新工程技术研究中心承办。

本次大会设置了近80个主题演讲,与人工智能相关的主题有“AI技术与眼科实践”、“Eye+AI”、“眼科AI技术应用”,涉及青光眼、白内障、角膜病、糖尿病视网膜病变等多个关注度较高的病种。

大会同期进行了基于眼底照相的DR筛查AI系统应用指南的发布推广仪式。全国智能眼科学组组长、大会主席袁进教授对此进行了解读。

袁进教授来自中山大学中山眼科中心。他表示,人工智能和眼底相机的结合,无论从目前的基础研究还是临床研究,都充分展示了人工智能在眼底筛查,特别是糖网筛查中的价值和应用前景,也为医生带来眼病筛查的全新模式。

据雷锋网(公众号:雷锋网)了解,全国智能眼科学组花费了将近一年的时间,历经50多稿的讨论修改,最后将中英文版本同步发表在《中华实验眼科杂志》以及国际的临床实践指南平台上。

指南涵盖了AI筛查系统从构建到应用的全过程,从图像的获取、特征的提取量化、特征值的选择降维、模型的训练以及性能评估都给出了明确的建议。

在袁进看来,基于这样的一个平台,企业可以不断地打造更好的算法模型,在功能诊断、远程判断、全程预警等方面发挥更好的作用。

以下为袁进教授的演讲内容,雷锋网做了不改变原意的编辑

袁进:非常感谢大家参加此次大会。我们这次发布的临床指南会为我们的研究提供框架性的建议。我们为什么要制定这样一个指南?这个指南在糖尿病视网膜筛查的临床应用当中会有怎样的启示?这需要我们进行深入思考和解读。

根据公开的医疗统计数据显示,中国的糖尿病患病率逐年增加,中国有将近1.39亿的糖尿病患者,是世界上糖尿病患者最多的国家。

全国智能眼科学组组长袁进:我们为什么要做一份修改 50 多稿的眼科 AI 筛查指南?-中国科技新闻网

糖尿病在发病早期就会引起微血管病变,从而导致糖尿病视网膜病变。糖尿病视网膜病变在糖尿病患者中的发病率预估在18%-35%之间,糖尿病视网膜病变的发展会导致视力损伤。

所以,对糖尿病视网膜病变早期的发现和干预,是防止视力损伤的重要环节。

实际上,从国家到地方,对糖尿病视网膜病变的筛查都非常重视,有非常多的平台和项目去做糖尿病视网膜病变的筛查。但是实际上,目前的筛查率不足10%。

全国智能眼科学组组长袁进:我们为什么要做一份修改 50 多稿的眼科 AI 筛查指南?-中国科技新闻网

全国智能眼科学组组长袁进:我们为什么要做一份修改 50 多稿的眼科 AI 筛查指南?-中国科技新闻网

为什么大家对糖尿病视网膜病变这么重视,也建立了很好的平台,却不能进行有效的筛查?这个问题其实也是医疗领域的一个通用性问题——“三缺问题”。缺专业的诊断人才,中国目前注册有3.2万名眼科医生,眼底的专科医生大概只有3000到4000人。医生工作负担重,没有多余精力去做人群筛查。

此外,基层缺乏专业的诊断设备,也缺乏对图像检查结果进行的正确诊断解读的系统。这是筛查过程中面临的主要问题和挑战。

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AI技术和眼科的深度结合,为问题的解决打开了一扇新的大门。人工智能和眼底相机的结合,无论从目前的基础研究还是临床研究,都为我们充分展示了人工智能在眼底筛查,特别是糖尿病视网膜病变筛查中的价值和应用前景,也为我们带来眼病筛查的全新模式、全新阶段。全国智能眼科学组组长袁进:我们为什么要做一份修改 50 多稿的眼科 AI 筛查指南?-中国科技新闻网

糖尿病视网膜病变筛查是AI领域研究中非常热门的领域,很多AI企业都涉及到此方面。但是在项目的研究和落地过程中,会遇到很多的挑战和问题。

首先是数据来源问题,是医院提供的数据,还是从公开数据集来的数据,还是花钱去购买的数据?这些数据有没有经过标准化,有没有经过清洗?

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其次,使用什么算法?需要注意的是网络上有很多开源算法,这降低了AI研究的门槛,但某种程度上也降低了算法的准确性。

2019年6月份的一份调查报告的数据显示:86.2%的AI研究者使用的是开源的学习框架。那些根据自己的需求去设计,做算法模型的大概只有1.6%。这里面会衍生出一个问题:开源开发框架是否适合我们想要解决的专项问题?是否需要对如何选择算法模型进行相应地规范?

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算法模型在理论上可能得到很好的结果,但是进入到真实世界中会怎样?在进入临床以后,我们应该如何开展多中心、大规模的临床研究?要怎样建立一个规范的流程,形成一个反馈机制,去验证AI筛查系统的敏感度和准确度,这都是我们面临的挑战。

如何解决这些问题,将决定我们的AI研究能够走多深、走多远,决定了研究是否严谨、是否科学。

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基于此,我们组建了智能眼科学组这样一个平台。这是一个很好的学科交叉融合平台。我们邀请了“中检院”(中国食品药品检定研究院)医疗器械相关标准的制定专家、临床专家、算法专家一起来解决问题,来探讨人工智能筛选系统应该遵循一个什么样的标准和规范。

全国智能眼科学组组长袁进:我们为什么要做一份修改 50 多稿的眼科 AI 筛查指南?-中国科技新闻网我们首先梳理阅读了人工智能和糖尿病视网膜病变的总共130余篇文献。同时我们也参考了糖尿病眼底视网膜病变防治方面的临床指南,包括国内的四个指南,以及国际上的PPP、ICO、IDF组织推荐的眼底筛查的指南。

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在这里面需要对文献的证据等级进行分级。我们一般认为1A、1B、2B、2C等级的文献是证据强度比较高的,这些高质量证据占到了60%以上,那么基于这样高强度的证据支持,我们才能够给出规范性的建议。

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我们学组花费了将近一年的时间,历经50多稿的讨论修改。最后将中英文版本同步发表在《中华实验眼科杂志》以及国际的临床实践指南平台上。

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指南涵盖了AI筛查系统从构建到应用的全过程,从图像的获取、特征的提取量化、特征值的选择降维、模型的训练以及性能评估都给出了明确的建议。

全国智能眼科学组组长袁进:我们为什么要做一份修改 50 多稿的眼科 AI 筛查指南?-中国科技新闻网

首先我们对数据集的质量和数量提出要求,指南要求训练集至少来自于两家以上的独立的医疗机构。 如果不是有特殊的机型要求,我们要求至少五种品牌以上的眼底相机,这样才能具有一个跨平台的验证效应。

针对疾病每一级要求至少要一千张以上的训练集。因为我们开发的是针对中国人的筛查平台,所以95%以上的数据应该是来自于黄种人,而不是来自于其他人种的公共数据集。

同时,我们还需要有至少500个糖尿病视网膜病变以外的其他眼底疾病作为参照、500个正常人作为对照,这是一个基本的数据量要求。

有了训练集以后,才可以进一步对图像进行标注。标注人员要不少于3名,必须要有相应资质,还要遵循多数同意的规则。标注主要完成两个任务:第一个是对疾病诊断进行定性,是否可以明确诊断;第二个是对阳性体征进行定量标注,有助于后面的病情等级的划分。

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接下来是测试集的构建,测试集需要进行分层的随机抽样,同样也有数量的要求。对于DR(糖尿病视网膜病变)要求至少有5000张以上的病例。I期以上至少要求有2500张,同时结合统计学的要求,要进行灵敏度、特异度、ROC值的评判。

同时,还要求对算法模型进行重复性的评价,包括算法本身的重复性、拍照的重复性,各方面全部都要进行验证。

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算法的落地还需要对硬件平台做出要求。我们的硬件平台主要涉及到采集所使用的眼底相机。指南里对眼底相机的采集参数,包括背景的曝光补偿、解析度等等都有明确的规范。这些指标都会对AI算法的准确性产生很大的影响。

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有了硬件要求后,还需要对拍摄标准进行规范。图像采集根据ETDRS标准,7方位。这更适合疾病的精细化区分。筛查一般有两种视野拍照方法,一种是单视野法,一种是双视野法。

单视野要求黄斑和视盘的连线的中点作为中心大于60度。

如果是双视野,一个以黄斑为中心,一个以视盘为中心。那么这样可以得到更多有效的数据。

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同时还需要建立图像质控标准。没有质控标准,假阳性或者假阴性率会非常高。这也是为什么很多算法系统一旦离开了测试集,进入到真实世界后,会出现显著的准确性下降。质控标准针对不同等级、不同环节都有规定,同时可以对异常的图像去寻找原因和进行校正。

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接下来是报告的输出,大家在临床中也接触过不同类型的输出报告。报告的基本要求有受试者和信息图像设备的信息。

此外,还有AI系统的信息,包括你用的是什么算法,你使用的哪一代的AI系统,因为后面系统会不停地去迭代。同时,还包括质量评估的标准,和筛查的初步结果。

还有很重要地一点是权责说明。目前,AI只能作为临床辅助决策,它还不能取代医生对疾病做出独立诊断,这是非常重要的一点。

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有了这个系统后,我们接下来怎样去做临床地验证和评估?

在指南里面我们结合了AI和疾病的特点给出了建议。针对1型和2型糖尿病,在没有明确发现糖尿病视网膜病变之前,应该在首次眼底检查后每年进行一次筛查。对于高危情况例如妊娠糖尿病,可能每3-12个月进行一次筛查。如果病情较重,可以1-3个月。此外,还要根据视力的变化,如果矫正视力大于0.6,没有明显的眼底病变,可以1年筛查一次。如果有明显视力损害,矫正视力小于0.6,病变在1期和2期,应该保持每3个月一次随访。如果病变在3期和4期,需要临床医生来判断随访时间。

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我们借助AI筛查系统,不仅可以完成筛查任务,还可以建立随访队列,对病情进行全程监控。在这个过程中,随着筛查的病人的数据量越来越大,这时候会有数据存储和安全的要求。

我们在做算法研究的时候,不管是其他机构提供的数据还是后期真实世界的研究,首先要对数据进行分类,究竟是结构化数据还是非结构化数据;然后进行数据的脱敏,患者的个人信息不能显示在系统中;之后,再进行数据清洗和多元性的数据融合,这都需要建立一个很好的数据的存储和纳入体系。

同时,还要建立安全性的标准,因为数据安全也非常重要,之前在一些医疗机构已经出现了数据外泄,以及医院数据库被外网黑客攻击的情况。数据安全非常重要,AI本身就是基于医疗大数据的研究。

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我们拥有了这样一个全链条的指南,它从数据的采集到数据的标注,从算法模型的建立测试到硬件的要求,从拍摄的标准质控到应用后的随访,都给出了一个完整的建议。它会很好地帮助我们以后规范地开展临床研究。

全国智能眼科学组组长袁进:我们为什么要做一份修改 50 多稿的眼科 AI 筛查指南?-中国科技新闻网

指南在发布不到三周的时间内,展示超过7万余篇次。很多知名期刊页面都对我们的指南进行了链接和推广。所以基于这样的一个平台,不断的去打造更好的算法模型,更规范的去推广,将来可以做到功能诊断、远程判断、全程预警,迎来一个人工智能在眼科的新时代。

全国智能眼科学组组长袁进:我们为什么要做一份修改 50 多稿的眼科 AI 筛查指南?-中国科技新闻网

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国家已经对人工智能提出了一个非常高的战略的要求,这将是我们国家2025年新时代的主要规划。在这样一个背景下,我们在推动眼科AI的进一步的发展过程中,需要更多的同道一起共同努力。让我们一起携手打造一个属于我们的眼科AI新时代,谢谢大家。

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