AI眼底疾病诊断领域应用前景“光明”

眼睛是心灵的窗户，绝大部分的外界信息都来源于眼睛，眼底是眼球内后部的组织，眼底遍布着丰富的血管与神经，与之相关的病种较为复杂多样，包括视网膜、视神经、眼底血管、脉络膜、黄斑等多部位均可能出现病变。眼科疾病十分普遍，患者基数较大。常见的眼底疾病包括黄斑变性、糖尿病视网膜病变、青光眼等。

目前，眼底疾病诊断方法多样，临床中广泛使用眼底镜、眼底相机、光学相干断层扫描（OCT）和眼科超声等技术观察眼底。其中，眼底相机检查是眼科的基础检查之一，用于眼科后节疾病的诊断，可通过观察玻璃体、视网膜、视神经乳头和视网膜动（静）脉，从视网膜的组织结构形态、血管变化等眼底表现，推断患者所患疾病。

5年前

首款辅助诊断软件获批上市

近年来，我国企业积极投入AI医学影像软件在眼底疾病领域应用的研究，应用于眼底疾病的人工智能（AI）医学影像软件的研究和产品主要集中在糖尿病视网膜病变和青光眼方面。

截至2024年6月，已有多款三类医疗器械上市的AI医学影像软件可检测糖尿病视网膜病变。其中，鹰瞳科技的Airdco-AIFUNDUS产品于2020年8月上市，是国内第一家荣获NMPA 眼科人工智能三类辅助诊断医疗器械注册的企业，拉开了我国眼科疾病领域智能化医疗技术应用的序幕。

糖尿病视网膜病变领域

糖尿病视网膜病变是糖尿病全身小血管病变在视网膜上的体现，它是长期高血糖导致的血管损伤，可能会引起视网膜的出血、渗出和肿胀，严重时可导致视力丧失。糖尿病视网膜病变可根据是否有从视网膜发出的异常新生血管分为非增殖性、增殖性两大类。

多数眼底疾病初期表现不明显，且眼科专科医生资源稀缺，全身体检未能充分覆盖眼底检查，易导致眼底疾病漏诊。基于深度学习的AI辅助检测，通过将待检测图像输入深度学习神经网络模型，经过分析与分类后输出检测结果，可实现对病灶的精准定位。AI可以对糖尿病视网膜病变的诸多眼底临床特征进行检测，如对眼底出血点及黄斑水肿区域的快速检测，对微动脉瘤、渗出物进行检测与分割。

在确诊糖尿病视网膜病变后，往往需要临床医生对眼底图像进行观察，以实现对病程的分级与诊断。AI辅助诊断系统可以通过对眼底疾病图像的综合评价和对现有分级标准的学习，快速对糖尿病视网膜病变病程进行分级。此外，AI算法还可以结合现有分级与分期提供预后和治疗建议。

青光眼领域

青光眼是一种损害视神经的眼部病症，其发病通常与眼内高压有关。但并非所有青光眼病例都与高眼压相关，近视或远视、高血压、糖尿病、眼部外伤史等均有可能导致青光眼的发生。

眼底照相十分便捷经济，适合于在基层地区辅助大规模青光眼筛查。在进行眼底照相筛查后，青光眼患者还需要结合OCT与视野检查等结果进行精确诊断。

在青光眼的早期筛查中，AI主要通过与眼底照相技术相结合辅助青光眼筛查。主要应用方向包括三个方面：一是从眼底图像中自动提取相关参数用于对青光眼的诊断，如杯盘比、视网膜神经纤维层缺损等；二是对识别的图像整体进行分类或分级，分析是否存在青光眼病变；三是通过眼底图像预测OCT的检测值，如预测视网膜神经纤维层的厚度等。

向更多眼病

及其他疾病领域拓展

随着技术的进步，AI医学影像软件在眼底疾病诊断中的应用越来越广泛，能够识别和分析更多疾病类型，除糖尿病视网膜病变、青光眼外，AI在黄斑病变等多种眼底疾病领域的应用也得到了广泛研究，并且通过对眼底图像的分析可拓展追踪其他疾病的进展，实现及时诊治，我国企业在多病种辅助诊断领域的研发探索也在积极推进。

实现对更多眼科病种的识别

鹰瞳科技通过不断技术创新，已探索通过AI医学影像软件辅助快速诊断和评估包括糖尿病视网膜病变、高血压性视网膜病变、视网膜静脉阻塞、年龄相关视网膜黄斑变性、病理性近视、视网膜脱落、老年痴呆等在内的55种疾病。早在2021年，中山大学中山眼科中心林浩添教授团队就联合鹰瞳科技等单位，基于全国16家医疗机构的病例训练出了可识别14种常见眼底异常的AI视网膜多病种辅助诊断系统，包括糖尿病、高血压等全身性疾病的眼部表现，以及青光眼、病理性近视、视网膜静脉阻塞、视网膜脱离等12种威胁视力的异常表现。

近日，国家药品监督管理局（NMPA）公布，鹰瞳科技旗下的Airdoc-AIFUNDUS 2.0眼底病变眼底图像辅助诊断软件通过三类医疗器械证审批。Airdoc-AIFUNDUS 2.0在原有技术基础上实现了新的突破，新增了视网膜静脉阻塞功能模块，现已融合了鹰瞳万语医疗大模型，能够帮助基层医疗机构的全科医生提升眼底多个病种的诊断能力和效率，进一步提高基层医疗机构的眼部疾病诊断能力、慢病防控能力，筑牢基层健康防线。

向集成化诊断平台发展

眼底筛查不仅可用于诊断眼科疾病，而且可以通过捕捉眼底图像的异常表现，如眼底血管栓塞、视网膜静脉搏动幅度等，用于诊断如糖尿病、高血压、慢性肾病、阿尔茨海默病等疾病。

如在阿尔茨海默病人群筛查方面，因视网膜是脑部神经和血管的延伸，眼底图像可作为阿尔茨海默病人群筛查的有效工具。北京大学团队与鹰瞳科技、北京同仁医院等多家单位合作，构建了识别阿尔茨海默病高危人群的AI模型并进行了内外部验证。结果显示，该模型对阿尔茨海默病高危人群的预测表现出优秀的能力。

实现对预后的预测及跟踪

许多常见的眼底疾病属于慢性病症，需要对患者进行长期的监测和跟踪。AI可以辅助预测眼底疾病的患病风险、病情进展、治疗效果及监控患者状况。AI在预测眼底疾病发生风险、预估湿性年龄相关性黄斑变性患者在治疗后视力或黄斑结构的改善情况、预测是否需要抗新生血管生长因子治疗方面，都具有较高的准确性。

AI技术在眼底疾病诊断中不断创新突破，从单病种到多病种识别，再到集成化诊断平台、预后预测跟踪，为眼科疾病及全身性慢病管理带来变革。鹰瞳Airdoc始终致力于“让健康无处不在”，通过前沿的AI技术让优质医疗资源下沉基层，打破地域限制，使更多人能便捷享受优质医疗服务，普惠至社会的每一个角落。

注：内容采编自中国医学报，有修改