眼底影像评估心血管病风险有了专家共识 助推鹰瞳AI产品基层渗透

近年，医疗AI发展如火如荼，其中AI医疗影像、AI药物研发占据领先位置。AI医疗影像取得诸多进展，截至2023年7月，NMPA批准超过70个AI医疗影像的三类证（医疗器械），涵盖了如冠脉、肺结节、骨折/骨龄、眼底、放疗治疗、颅内/头颈等部位的AI影像辅助诊断产品。也涌现了一批如鹰瞳科技、数坤科技、推想医疗、深睿医疗、联影智能等头部AI医疗影像公司，包括腾讯、百度、阿里在内的互联网大厂也涉足其中。

通过AI技术（深度学习）实现高准确率的“阅片”功能，可以大大缓解我国医疗资源相对不足的困境（影像科、检验科、病理科），AI+医疗是得到了技术和商业化双重验证的超级赛道。SaMD（Software as Medical Device），医疗器械软件可获得NMPA三类证，也属于政策鼓励领域。但作为新兴事物，具体在商业化落地过程中仍有一个持续的市场教育过程，行业渗透率还需加速提升，其中，与之对应的专家共识的制定显得尤为重要，一定程度上可以助推产品技术的市场推广和基层渗透。

《中华内科杂志》2024年第1期，正式发布了一份《基于眼底图像应用人工智能技术评估心血管病发病风险的专家共识》。这份专家共识由中华预防医学会健康风险评估与控制专业委员会、中华医学会心血管病学分会及中国健康管理协会健康体检分会组织多学科专家共同制定，揽括了40余名来自心血管、眼科、健康管理、公共卫生、人工智能等学科的权威专家。

眼底图像AI评估心血管病发病风险亟待进一步推广应用

众所周知，心血管病（cardiovascular disease，CVD）是我国居民的第一杀手，具体如冠心病、脑卒中及高血压等，提早做筛查、管理的重要性不言而喻。传统的心血管病发病风险评估方法需要事先采集血压、血脂等相关信息，之后应用回归模型计算得到心血管病发病风险。与传统方法相比，基于眼底图像应用AI技术评估心血管病发病风险的方法具有即时、无创、易操作、成本低等优点。

专家共识梳理了目前基于眼底图像评估心血管病发病风险的研究进展、理论基础，以及基于眼底图像开发心血管病发病风险评估AI模型的要求，并就该AI技术产品的应用场景、适用对象等做了具体建议。

现有研究表明，作为全身血管系统的一个组成部分，眼底视网膜血管与脑部血管具有共同的胚胎起源，结构相似。而眼底视网膜病变及视网膜血管相关参数，又是与多种心血管病的危险因素及发病风险存在关联，这为基于眼底图像评估心血管病发病风险提供了理论基础。

而展望未来，专家共识指出，在更多研究证据的支撑下，基于眼底图像评估心血管病发病风险的技术不仅可用于大规模人群筛查与门诊机会性筛查，还可能用于个体心血管病预防干预措施有效性的监测评价与反馈，以及心血管健康的日常监测等。

鹰瞳科技AI算法模型性能优异，相关研究成果权威期刊发表

鹰瞳科技(02251.HK)作为医疗AI第一股，是国内AI影像领域的佼佼者，更在全球AI视网膜影像领域担任领导者和先行者角色。已打造了软、硬件一体化的产品结构，领先的SaMD软件和便携式眼底相机，在院内相关科室及院外大健康场景均已率先实现了商业化，领先的AI算法已服务了终端超2000万次的检测量。

公司拥有行业首张适应症糖尿病视网膜病变（DR）的AI医疗影像三类证（2020年8月），并还有青光眼、白内障检测相关的二类证产品。计划于2024上半年获批三类证的产品，适应症还有如高血压性视网膜病变、视网膜静脉阻塞（RVO）、年龄相关性黄斑变性（AMD）等。除了上述眼科类疾病的检测和诊断，在非眼科病领域，公司在如缺血性心脑血管疾病ICVD/ASCVD的研发进展就十分突出。

早在2021年8月，鹰瞳科技就联合北京大学临床研究所在知名期刊Science Bulletin杂志上发表了一份ICVD领域的AI医疗影像研究成果。该研究使用超过40万的健康数据开发了一个基于眼底照片的人工智能算法模型，可估算个体未来10年发生缺血性心脑血管病风险。而整个研究是从2017年开始，共耗时近5年。这也是我国首个尝试结合人工智能技术和眼底照片信息预测国人发生心脑血管病风险的研究。

研究成果证实，鹰瞳科技研发的AI算法模型性能表现优异。在内部验证（20,571人）中，该算法估算10年ICVD风险筛查临界/中等及以上（≥5%/≥7.5%）ICVD风险人群的受试者工作特征曲线（ROC）和曲线下面积（AUC）分别为0.971 (95% CI: 0.967–0.975)和0.976 (95% CI: 0.973–0.980)。在社区中老年人群（45~75岁）进行的外部验证中，相应的相关系数为0.80，AUC为0.86（95% CI 0.82~0.90）。

AI眼底影像在眼科疾病、非眼科疾病领域均大有可为

视网膜是人体唯一可以直接无创观察血管和神经的部位，对视网膜“拍照片”十分便捷，所呈现的生物信息亦丰富，可以反映人体多个组织器官或系统的情况，理论上是可以关联超过200多种疾病的风险检测、诊断。

鹰瞳科技是国内最早一批研究AI医疗眼底影像的技术先驱，但可以入院的获证产品还不多，行业层面已获证产品的适应症也大都集中在糖网病（DR）、青光眼、白内障等领域，AI眼底影像整体拿证的产品还不够丰富。但是，鉴于视网膜影像的特殊性，在眼科、非眼科疾病领域均大有可为，头部玩家也都在积极推进管线研发，后面料会有一个爆发期。如鹰瞳的健康风险评估解决方案业务，就可以检测超过55种疾病风险（非诊断，慢病管理范畴），便是潜在的可以申请拿证的产品线。

其实，常规眼科疾病的AI算法已不在话下，在非眼科疾病领域，除了此次专家共识所覆盖的ICVD/ASCVD领域，其他如肾病、贫血、肝胆病、帕金森、阿尔兹海默症（痴呆症）等大病种方面，鹰瞳也都布局了研发管线。可预期，一个基于眼底影像的多病种的通用型AI算法模型正逐步搭建中。

最后，鹰瞳科技在商业化方面也贡献颇多。院内场景覆盖了眼科、内分泌科、体检科，除了三甲大医院，更入驻了众多基层医疗机构；院外场景则有视光中心、保险机构、商业体检机构、药房等，并研发了青少年近视防控相关创新产品，诸多开创性探索，正引领着AI医疗影像行业的快速健康发展。