人工智能在眼部疾病中的應(yīng)用及其挑戰(zhàn)

肖璐璐，竇曉燕

0引言

眾所周知，人工智能(artificial intelligence，AI)的出現(xiàn)是人類發(fā)展歷史中的革命性事件。隨著技術(shù)的進(jìn)步，如今AI不僅能快速地獲取各類高清電子醫(yī)療影像學(xué)資料，而且還能快速儲(chǔ)存和處理批量的醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)，這為其在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域應(yīng)用提供了前所未有的契機(jī)。其中機(jī)器學(xué)習(xí)(machine learning，ML)是實(shí)現(xiàn)AI應(yīng)用的一種重要技術(shù)與手段。它通過(guò)大量的數(shù)據(jù)訓(xùn)練讓計(jì)算機(jī)獲取“經(jīng)驗(yàn)”，從而擁有類似于人類特定識(shí)別某類信息的能力。深度學(xué)習(xí)(deep learning，DL)又是機(jī)器學(xué)習(xí)的分支和發(fā)展，在過(guò)去幾年中成為了全球的研究熱點(diǎn)，其原理是在機(jī)器學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)上構(gòu)建出多層人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，具有更高效的學(xué)習(xí)能力和識(shí)別能力[1]。與傳統(tǒng)的技術(shù)相比，DL在自然語(yǔ)言處理，聲音識(shí)別和圖像處理等方面的準(zhǔn)確性顯著提升。DL已被廣泛應(yīng)用于許多眼部圖像的識(shí)別，如眼底熒光造影、眼底彩照和光學(xué)相干斷層成像(optical coherence tomography，OCT)等。而其中的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的算法也已應(yīng)用于包括糖尿病視網(wǎng)膜眼底病變(diabetic retinopathy，DR)、年齡相關(guān)性黃斑變性(age-related macular degeneration, ARMD)、青光眼和早產(chǎn)兒視網(wǎng)膜病變(retinopathy of prematurity，ROP)在內(nèi)的各類眼部疾病的診斷與篩查中[2-3]。本文就AI在眼部疾病中的應(yīng)用現(xiàn)狀與前景作一綜述。

1人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的建立

1.1數(shù)據(jù)集的建立收集和處理眼部圖片數(shù)據(jù)，構(gòu)建數(shù)據(jù)庫(kù)是人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)最基礎(chǔ)的一步。在眼科領(lǐng)域，這個(gè)過(guò)程不但需要針對(duì)不同的疾病獲取包括眼底彩照、OCT、眼底熒光造影等在內(nèi)的大量而且高質(zhì)量的眼底圖片資料，同時(shí)還需要專業(yè)人員進(jìn)行分類并進(jìn)行病灶標(biāo)記。

從現(xiàn)有研究來(lái)看，數(shù)據(jù)集的建立還存在諸多問(wèn)題: (1)建立一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)化的專業(yè)的數(shù)據(jù)集需要大量的精力以及經(jīng)濟(jì)支持。以眼科中研究較為成熟的DR為例，在產(chǎn)生可以投入臨床應(yīng)用的DR算法前，全世界范圍內(nèi)已有幾個(gè)包含十萬(wàn)張以上有標(biāo)注的眼底圖片的大型公開(kāi)數(shù)據(jù)集，包括美國(guó)的kaggle數(shù)據(jù)集和法國(guó)Messidor-2等，而這些數(shù)據(jù)集的建立不僅需要大型商業(yè)或公立機(jī)構(gòu)的統(tǒng)一運(yùn)作與支持，而且還需要比較長(zhǎng)的時(shí)間周期進(jìn)行篩選和標(biāo)注才能投入公共使用。(2)圖片的篩選和標(biāo)注需耗費(fèi)專業(yè)人員大量的時(shí)間和精力。專業(yè)人員需要能夠分辨圖像質(zhì)量的高低以及準(zhǔn)確納入合格的圖片資料，且圖片標(biāo)注質(zhì)量也將直接影響到算法訓(xùn)練的結(jié)果。同時(shí)不同專業(yè)人員的標(biāo)注標(biāo)準(zhǔn)較難統(tǒng)一，加之部分疾病的診斷和分級(jí)的標(biāo)準(zhǔn)本身也存在爭(zhēng)議。(3)不少疾病圖像資料的缺乏。例如包括白內(nèi)障在內(nèi)的一系列眼前節(jié)病，通常由醫(yī)生在裂隙燈下對(duì)患者進(jìn)行觀察診斷，缺乏可直接用于訓(xùn)練算法的電子圖像數(shù)據(jù)。對(duì)于像眼部腫瘤在內(nèi)的罕見(jiàn)病，存在病例少、收集時(shí)間長(zhǎng)等問(wèn)題，這是AI用于該類疾病的主要困難。(4)目前大部分研究的數(shù)據(jù)集都是來(lái)自較同質(zhì)的患病人群，想要?jiǎng)?chuàng)建出真正用于臨床場(chǎng)景的AI算法，需要增加數(shù)據(jù)集來(lái)源的多樣性，如添加不同年齡階段、不同地區(qū)及不同人種的數(shù)據(jù)資料。

1.2算法的訓(xùn)練如前所述，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法訓(xùn)練的最終效果取決于兩方面：用于訓(xùn)練的數(shù)據(jù)庫(kù)的質(zhì)量(圖片數(shù)量和圖片標(biāo)注的質(zhì)量)和算法本身。而目前許多相關(guān)方面的計(jì)算機(jī)與眼科學(xué)者與專家及仍然擔(dān)心人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)所建立的模型為“黑箱模型”[4]，即人類無(wú)法完全弄清楚其內(nèi)在邏輯和每一層的物理含義，而人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中每層之間的對(duì)應(yīng)關(guān)系模糊而復(fù)雜，且越多層級(jí)的人工神經(jīng)網(wǎng)路越復(fù)雜，輸入值和算法最終的輸出值之間的關(guān)系越難以確定，很可能導(dǎo)致訓(xùn)練的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法最終并未有效的模型，而導(dǎo)致根本性誤判。因此，加深人類對(duì)AI內(nèi)在特性的理解將是未來(lái)人工智能發(fā)展很重要的一步。

同時(shí)，因訓(xùn)練算法所需的數(shù)據(jù)量巨大，對(duì)圖片本身質(zhì)量和標(biāo)注質(zhì)量的要求較高，因此，訓(xùn)練出一個(gè)成熟且穩(wěn)定性較高的算法成本較高。針對(duì)這一問(wèn)題，有研究團(tuán)隊(duì)探究簡(jiǎn)化該訓(xùn)練過(guò)程的可能性。例如，Kermany等[5]提出了遷移學(xué)習(xí)的深度學(xué)習(xí)算法，可以大幅提升訓(xùn)練算法的效率。遷移學(xué)習(xí)可以把已訓(xùn)練好的模型參數(shù)遷移到新的模型來(lái)幫助新模型訓(xùn)練。相較于其他大多數(shù)學(xué)習(xí)模型的“從零開(kāi)始”，遷移學(xué)習(xí)先利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，在已有的已經(jīng)標(biāo)記好的預(yù)訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)基礎(chǔ)上再學(xué)習(xí)，從而使得新模型的訓(xùn)練時(shí)間縮短，訓(xùn)練所需數(shù)據(jù)更少，判定結(jié)果更準(zhǔn)確。遷移學(xué)習(xí)被認(rèn)為是一種高效的技術(shù)，尤其是面臨相對(duì)有限的訓(xùn)練數(shù)據(jù)時(shí)。遷移學(xué)習(xí)是深度學(xué)習(xí)的一個(gè)自然發(fā)展方向，它能讓深度學(xué)習(xí)變得更加可靠，還能幫研究人員理解深度學(xué)習(xí)的模型。

1.3算法的應(yīng)用目前，深度學(xué)習(xí)算法在眼科中的應(yīng)用主要有以下幾個(gè)方面的挑戰(zhàn)：(1)受限于算法本身?，F(xiàn)階段的可以進(jìn)行圖像識(shí)別的算法都是基于二維圖像，如眼底彩照、OCT、眼底熒光造影等，因此一些基于立體試鏡的檢查暫時(shí)無(wú)法被人工智能直接識(shí)別。并且盡管許多算法在測(cè)試中表現(xiàn)良好，在獨(dú)立的臨床數(shù)據(jù)集中的表現(xiàn)卻不如人意。最后，目前的單一的算法只能識(shí)別某一類型的疾病，例如，用來(lái)輔助診斷ARMD的算法只能用來(lái)識(shí)別ARMD和非ARMD，當(dāng)算法被用于識(shí)別多種疾病時(shí)，準(zhǔn)確率往往大幅下降，未來(lái)的人工智能應(yīng)用的發(fā)展應(yīng)在此基礎(chǔ)上進(jìn)行整合，使其更貼近臨床運(yùn)用場(chǎng)景的需求[6]。(2)AI大規(guī)模規(guī)范化的運(yùn)用涉及到醫(yī)學(xué)倫理學(xué)和臨床的準(zhǔn)入標(biāo)準(zhǔn)問(wèn)題。任何一個(gè)算法在被運(yùn)用于臨床前都需要進(jìn)行全方位評(píng)估，包括準(zhǔn)確性與安全性的測(cè)試。隨著越來(lái)越多AI產(chǎn)品面世，各地管理機(jī)構(gòu)亟需建立安全有效合理的評(píng)估體系，讓新的AI技術(shù)可以及時(shí)服務(wù)于相關(guān)群體，同時(shí)加強(qiáng)群體對(duì)AI的認(rèn)識(shí)和信任。關(guān)于內(nèi)分泌門診患者對(duì)基于AI的DR篩查設(shè)備的滿意度調(diào)查研究發(fā)現(xiàn)96%的患者對(duì)AI篩查模型表示滿意[7]。由此可見(jiàn)，患者在就診時(shí)對(duì)AI應(yīng)用的普及并不反感，然而目前缺乏更多種類疾病和更大規(guī)模人群中的相關(guān)研究。(3)隨著人工智能應(yīng)用的發(fā)展和普及，部分學(xué)者擔(dān)憂未來(lái)人工智能被廣泛運(yùn)用于各級(jí)醫(yī)療機(jī)構(gòu)后，提高醫(yī)生看診效率的同時(shí)也增加醫(yī)生對(duì)AI的依賴性，忽略AI所無(wú)法識(shí)別的隱蔽非典型病變，影響醫(yī)生的決策能力[8]。醫(yī)生在勢(shì)不可擋的AI化浪潮之下如何重新定位自己是未來(lái)醫(yī)生迫切需要思考的問(wèn)題。

2在眼部疾病中的應(yīng)用

2.1 DRDR為當(dāng)今世界最高發(fā)的疾病之一。糖尿病眼部并發(fā)癥是導(dǎo)致患者視力急劇下降及失明的罪魁禍?zhǔn)?，其中最為常?jiàn)的是視網(wǎng)膜病變。預(yù)計(jì)在2040年以前，全球?qū)⒂屑s6億人面臨糖尿病的威脅，其中三分之一左右的患者可能發(fā)生DR[9]。一個(gè)包括美國(guó)人、歐洲人和亞洲人在內(nèi)的調(diào)查研究顯示糖尿病人群中有34.6%的患者被檢出DR[9]，另有研究顯示我國(guó)大陸居民中這一數(shù)字為25%[10]。臨床上糖尿病眼部并發(fā)癥的治愈率低、控制難，在病程后期尤為明顯。所以尋找到確診率高并能進(jìn)行早期診斷的方法對(duì)DR的有效防治有重要意義。

DR的篩查和疾病管理過(guò)程需要各種眼科設(shè)備，有經(jīng)驗(yàn)的專業(yè)人員和大量經(jīng)費(fèi)支持[11]。早年間就有不少研究團(tuán)隊(duì)看到了將AI用于DR診治的可能性和必要性，他們用AI來(lái)識(shí)別DR患者眼底圖片中的出血及滲出，微動(dòng)脈瘤和新生血管。近年來(lái)隨著深度學(xué)習(xí)算法在眼科中的應(yīng)用，AI在DR的篩查，診斷與分級(jí)中的應(yīng)用取得更進(jìn)一步的成果。Gulshan等[12]采用近13萬(wàn)張已由54位美國(guó)眼科專家和住院醫(yī)師在2015-05/12期間標(biāo)注過(guò)的視網(wǎng)膜眼底圖像，對(duì)深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練。訓(xùn)練完成后，用從兩個(gè)公開(kāi)數(shù)據(jù)庫(kù) (EyePACS-1 and Messidor-2)中獲取的10000張圖片對(duì)模型進(jìn)行測(cè)試。其檢測(cè)準(zhǔn)確率分別達(dá)到曲線下面積(area under curve，AUC)0.991和0.990，能力與眼科專家相當(dāng)。

國(guó)內(nèi)在DR圖像資料的收集和處理上，Li等[13]則從多家國(guó)內(nèi)外頂級(jí)醫(yī)院收集了數(shù)十萬(wàn)張眼底照片，針對(duì)眼底圖像特點(diǎn)設(shè)計(jì)了特定的深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。在ImageNet 1000類分類模型預(yù)訓(xùn)練基礎(chǔ)上，對(duì)眼底圖像分類模型進(jìn)行迭代優(yōu)化，最終研發(fā)出了較為成熟的DR輔助診斷模型。該模型對(duì)致盲型DR篩出的AUC曲線和特異性與敏感性分別為0.955, 92.5%和 98.5%。

Ting等[14]的一項(xiàng)AI眼科篩查系統(tǒng)研究中所訓(xùn)練的DL被輸入了超過(guò)50萬(wàn)份不同國(guó)家、不同種族的人類視網(wǎng)膜圖像資料，其中包括中國(guó)人、馬來(lái)西亞人、印度人、西班牙人、非裔美國(guó)人、北美地區(qū)的高加索人、澳大利亞人、墨西哥人和新加坡人等，所有的圖像資料由經(jīng)過(guò)訓(xùn)練的多名專業(yè)人員進(jìn)行分類和標(biāo)記，并且為了保證標(biāo)記準(zhǔn)確性，在標(biāo)記結(jié)果出現(xiàn)分歧時(shí)由更高級(jí)別的兩名?？漆t(yī)生進(jìn)行復(fù)審來(lái)確保標(biāo)記的準(zhǔn)確性。該深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)可以識(shí)別和檢測(cè)出可能的DR、青光眼和ARMD的圖片。該深度學(xué)習(xí)算法對(duì)可疑糖尿病視網(wǎng)膜病變檢出的敏感度大于90%，并在10個(gè)外部檢驗(yàn)數(shù)據(jù)集中的AUC達(dá)到0.889到0.983。這是目前已知圖像資料數(shù)量最大的眼科人工智能眼底項(xiàng)目。

隨著深度學(xué)習(xí)算法的進(jìn)一步發(fā)展，2018-04，美國(guó)FDA(Food and Drug Administration，F(xiàn)DA)批準(zhǔn)了第一個(gè)用于臨床篩查DR的深度學(xué)習(xí)算法。由Abramoff等[15]開(kāi)發(fā)的這一算法在預(yù)期測(cè)試中取得了87.2%的敏感度和90.7%的特異度。該算法在先前的研究中取得的成果令人滿意，是AI在眼科領(lǐng)域應(yīng)用的里程碑事件。

2.2 ARMDARMD是造成老年人視力減退的最主要原因之一。AREDS(Age-Related Eye Disease Study)[16]將黃斑變性分為四期:無(wú)癥狀期、早期、中期和晚期。根據(jù)美國(guó)眼科學(xué)會(huì)的建議，中期及以后的黃斑變性患者1a至少需接受2次以上的眼部復(fù)查。隨著全球老年化的加劇，患ARMD的人數(shù)增加不斷加劇，預(yù)計(jì)到2040年，將全球有2.88億人患有不同程度的ARMD，屆時(shí)對(duì)ARMD的診斷和篩查工作將是眼科醫(yī)生們工作的巨大挑戰(zhàn)[17]。早期及部分中期的ARMD患者容易漏診，同時(shí)，傳統(tǒng)的識(shí)別方法需要消耗大量時(shí)間以及專業(yè)的人力資源。因此，擁有一個(gè)可靠的DL系統(tǒng)算法來(lái)幫助篩查及診斷黃斑部的病變并及時(shí)采取干預(yù)措施具有重要意義。

國(guó)外有不少研究團(tuán)隊(duì)將DL的算法用于ARMD的診斷。Ting等[14]早前采用了38189例患者的108558張眼底照片訓(xùn)練出一個(gè)較為成熟的ARMD篩查模型，用于篩查可疑ARMD患者的人群。但這些圖片均來(lái)自于同質(zhì)人群并且沒(méi)有進(jìn)行黃斑區(qū)的標(biāo)注。而來(lái)自約翰霍普金斯大學(xué)的研究團(tuán)隊(duì)與其他幾個(gè)研究團(tuán)隊(duì)[18-19]則在AREDS眼底圖像數(shù)據(jù)庫(kù)的基礎(chǔ)上，對(duì)深度學(xué)習(xí)算法進(jìn)行訓(xùn)練，準(zhǔn)確率達(dá)88.4%～91.6%，取得了與人工判別結(jié)果相當(dāng)?shù)某煽?jī)。與Ting團(tuán)隊(duì)不同的是，AREDS數(shù)據(jù)庫(kù)中的圖像在用于訓(xùn)練和測(cè)試前均進(jìn)行了黃斑區(qū)的標(biāo)注和分割。然而這些研究成果均依賴于AREDS數(shù)據(jù)庫(kù)中的130000多張圖像，沒(méi)有使用實(shí)際的臨床收集數(shù)據(jù)對(duì)模型進(jìn)行測(cè)試，因此外部效度不高，且與真正能投入臨床使用場(chǎng)景的要求還相距甚遠(yuǎn)，這也是其后續(xù)改進(jìn)的方向之一，包括使用更復(fù)雜的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)提高識(shí)別性能。同時(shí)，Kermany等[5]將患者的OCT結(jié)果作為輸入值，在ARMD的篩查和診斷中得到比眼底彩照作為輸入值更準(zhǔn)確的結(jié)果，并且成本更低。

還有研究將AI算法投入ARMD的病程管理中。玻璃體腔內(nèi)注射抗VEGF(vascular endothelial growth factor，VEGF)藥物是ARMD患者的一線治療，對(duì)該類患者的隨訪觀察與管理對(duì)疾病的預(yù)后非常重要。Bogunovic等[20]訓(xùn)練出一個(gè)基于注藥患者OCT檢查結(jié)果的人工智能模型，用于觀察和評(píng)估患者的治療效果，輔助制定進(jìn)一步的治療方案。

2.3青光眼青光眼是一種退行性視神經(jīng)病變，是全球?qū)е率鞯闹饕蛑?。預(yù)計(jì)到2040年全球?qū)⒂?.12億人面臨青光眼的威脅[21]。及時(shí)發(fā)現(xiàn)診斷青光眼、評(píng)估視覺(jué)功能、監(jiān)測(cè)和管理病程以及積極治療對(duì)青光眼患者具有重大意義。許多研究團(tuán)隊(duì)將其中涉及的相關(guān)監(jiān)測(cè)指標(biāo)：如患者的視野、視盤OCT以及熒光造影的杯盤比結(jié)果用于建立AI的機(jī)器學(xué)習(xí)模型。

然而AI算法評(píng)估青光眼很重要一步在于識(shí)別和分割視神經(jīng)乳頭(optic nerve head，ONH)區(qū)域。杯盤比(cup to disk ratio，C/D)是評(píng)價(jià)青光眼視神經(jīng)損害的常用指標(biāo)，因此，用于青光眼的計(jì)算機(jī)算法能否從視網(wǎng)膜圖像中分辨出視盤和視杯區(qū)域直接決定了算法的最終表現(xiàn)。Chakravarty等[22]建立了一個(gè)包含正常眼和青光眼的公共視網(wǎng)膜圖像數(shù)據(jù)集，其中ONH區(qū)域由多名專業(yè)人員手動(dòng)標(biāo)注，可供青光眼的AI團(tuán)隊(duì)進(jìn)行研究。由于病理性的視盤改變目前無(wú)法用一個(gè)特定的杯盤比數(shù)值統(tǒng)一定義，Ting等[14]和Li等[23]的團(tuán)隊(duì)在算法中將杯盤比的參數(shù)設(shè)定為0.6～0.8以篩查可疑青光眼，同時(shí)Christopher等[24]還探究了機(jī)器學(xué)習(xí)在OCT圖像上分辨青光眼神經(jīng)纖維層損傷的可能性。最近，Halupka等[25]的一項(xiàng)研究顯示他們可通過(guò)非侵入式的眼底圖像檢查直接從患者的眼部結(jié)構(gòu)評(píng)估患者的視功能。研究人員利用深度學(xué)習(xí)算法從患者OCT圖像中高精度地捕捉的視網(wǎng)膜神經(jīng)纖維層(retinal nerve fiber layer，RNFL)厚度和神經(jīng)節(jié)細(xì)胞內(nèi)叢狀層(ganglion cell-inner plexiform layer，GCIPL)厚度信息，并發(fā)現(xiàn)這些數(shù)據(jù)和患者的視功能高度相關(guān)。在此基礎(chǔ)上，還可用AI對(duì)青光眼患者每次復(fù)診時(shí)視功能結(jié)果進(jìn)行預(yù)測(cè)。除了眼底彩色照相和OCT，新近的研究證明基于超廣角眼底成像技術(shù)的深度學(xué)習(xí)算法，也能夠?qū)η喙庋奂捌鋰?yán)重程度做出較好的識(shí)別和判斷。

除了患者眼部解剖結(jié)構(gòu)的改變，青光眼的視野損傷也是評(píng)估視功能的重要指標(biāo)。Elze等[26]和Yousefi等[27]開(kāi)發(fā)出了檢測(cè)早期青光眼視野損失以及監(jiān)測(cè)患者視野損傷進(jìn)展的算法，Kazemian等[28]運(yùn)用患者的眼壓和視野等數(shù)據(jù)，為各類型青光眼患者個(gè)性化制定目標(biāo)眼壓以及最佳的眼壓控制策略。

2.4 ROP在全世界范圍內(nèi)，ROP是造成兒童失明的主要原因。據(jù)不完全統(tǒng)計(jì)，每年全世界有32000例患者因ROP相關(guān)的疾病失明，尤其是在中低收入的發(fā)展中國(guó)家[29]。然而，結(jié)合早產(chǎn)兒的病史和臨床表現(xiàn)，通過(guò)相關(guān)的眼科檢查或遠(yuǎn)程評(píng)估患兒的眼底熒光造影結(jié)果，可以及時(shí)發(fā)現(xiàn)致盲ROP的早期征象，及早干預(yù)治療從而降低ROP致盲率[30]。

Brown等[31]用深度學(xué)習(xí)開(kāi)發(fā)出i-ROP DL算法用以識(shí)別和檢測(cè)ROP患者的眼底特征表現(xiàn)從而幫助診斷。研究顯示該算法AUC曲線達(dá)到0.98且在100張圖片的測(cè)試結(jié)果中到達(dá)100%的敏感性和94%的特異性，與一同參與測(cè)試的8名眼科專家相比，準(zhǔn)確性高于其中6名。

在ROP的基礎(chǔ)研究中AI也有相關(guān)的應(yīng)用。氧誘導(dǎo)視網(wǎng)膜病變的小鼠模型是ROP相關(guān)研究的金標(biāo)準(zhǔn)模型，對(duì)于研究人員來(lái)說(shuō)，識(shí)別和計(jì)數(shù)小鼠的視網(wǎng)膜病變和新生血管叢工作量巨大，而Mazzaferri等[32]發(fā)明的算法充分運(yùn)用了AI強(qiáng)大細(xì)節(jié)識(shí)別能力和數(shù)據(jù)處理速度，有效解決這一瓶頸問(wèn)題。同時(shí)，Xiao等[33]也研發(fā)出一個(gè)深度學(xué)習(xí)的算法可以自動(dòng)識(shí)別新生血管叢和其他OIR(oxygen-induced retinopathy)模型中有診斷價(jià)值的依據(jù)。

2.5白內(nèi)障白內(nèi)障困擾了成千上萬(wàn)老年群體，它是一種由眼前節(jié)的晶狀體變形混濁導(dǎo)致視力下降甚至喪失的常見(jiàn)眼部疾病。及時(shí)診斷和手術(shù)治療可顯著改善患者的視力，提升患者的生活質(zhì)量。曾有研究團(tuán)隊(duì)用眼部超聲等圖像作為輸出值，將人工智能的SVM(support vector machine，SVM)，RF (random forest，RF)等算法用于白內(nèi)障的診斷和分級(jí)，并建立了白內(nèi)障超聲乳化摘除手術(shù)的風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)模型[34]。

近年來(lái)也有研究者探究AI深度學(xué)習(xí)算法檢測(cè)年齡相關(guān)性白內(nèi)障的可能性。值得注意的是，Long等發(fā)表的一篇將深度學(xué)習(xí)算法用于兒童先天性白內(nèi)障患者診斷和分級(jí)的研究，其訓(xùn)練的算法展示了良好的穩(wěn)定性。研究中采用了410張先天性白內(nèi)障患者的圖片和476張正常兒童的圖片，最終AI在先天性白內(nèi)障的識(shí)別中取得了和專家相似的準(zhǔn)確率。其主要功能包括：識(shí)別先天性白內(nèi)障的人群，評(píng)價(jià)先天性白內(nèi)障患者的危險(xiǎn)分級(jí)，輔助臨床診斷。

3總結(jié)與展望

近幾年AI在各領(lǐng)域的應(yīng)用呈現(xiàn)出爆發(fā)性的增長(zhǎng)，尤其是醫(yī)學(xué)領(lǐng)域[35]。目前AI在幾類常見(jiàn)眼科疾病中的應(yīng)用日趨成熟，已有國(guó)家和地區(qū)將AI產(chǎn)品，如IDx-DR，作為自動(dòng)檢測(cè)和輔助篩查的醫(yī)療器械投入臨床使用。然而AI在實(shí)際應(yīng)用中還存在幾個(gè)主要問(wèn)題:(1)目前所訓(xùn)練的AI模型還是缺少足夠的訓(xùn)練集和測(cè)試集來(lái)增加其準(zhǔn)確性，特異性和敏感性。遷移學(xué)習(xí)的方法為數(shù)據(jù)集有限的情況提供一種解決方法。(2)不同國(guó)家、地區(qū)和醫(yī)療機(jī)構(gòu)的檢查設(shè)備不同，導(dǎo)致訓(xùn)練所需圖片的質(zhì)量不穩(wěn)定，最終將影響AI模型診斷和判別的準(zhǔn)確性。(3)目前人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)所建立的模型仍為“黑箱模型”，同時(shí)模型對(duì)所診斷的疾病缺乏“解釋能力”。即無(wú)法為臨床醫(yī)生提供其所輸出結(jié)果的診斷原因。最后，因缺少訓(xùn)練所需的樣本量，對(duì)于大部分的罕見(jiàn)疾病AI模型診斷的可靠性尚存疑問(wèn)[36]。

隨著研究的加深，技術(shù)的不斷優(yōu)化和人工智能準(zhǔn)入標(biāo)準(zhǔn)的制定與完善，未來(lái)在眼科領(lǐng)域?qū)⒂性絹?lái)越多的AI產(chǎn)品出現(xiàn)在日常生活中，并逐漸滲透到各級(jí)醫(yī)療機(jī)構(gòu)的日常診療工作中去。AI作為互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代一種高效便捷的新型工具，它的普及將會(huì)極大地改善醫(yī)療資源分布不均現(xiàn)狀，促進(jìn)公共衛(wèi)生事業(yè)的發(fā)展。特別對(duì)于專業(yè)人才短缺的偏遠(yuǎn)地區(qū)，AI的使用可以大幅提高該地區(qū)的診療水平，還能降低患者看病的時(shí)間成本和經(jīng)濟(jì)成本。對(duì)有高危因素的慢性疾病患者群體，AI可以提示患者早期防治，并有效參與到患者病程監(jiān)測(cè)和疾病管理中去，對(duì)各國(guó)的防盲治盲工作有重大意義。此外，AI強(qiáng)大的圖像數(shù)據(jù)處理能力在眼科領(lǐng)域的基礎(chǔ)研究中也能幫助解決數(shù)據(jù)龐大冗雜所帶來(lái)的瓶頸問(wèn)題。

如今網(wǎng)絡(luò)越來(lái)越便捷，隨著5G時(shí)代的來(lái)臨，數(shù)據(jù)存儲(chǔ)方式更新?lián)Q代的同時(shí)傳輸速度也越來(lái)越快，使得世界范圍內(nèi)各級(jí)醫(yī)療機(jī)構(gòu)之間的數(shù)據(jù)共享成為可能，尤其對(duì)于眼科這樣依賴圖像資料等形態(tài)學(xué)診斷數(shù)據(jù)的學(xué)科領(lǐng)域。人工智能的進(jìn)一步發(fā)展亟需加強(qiáng)各國(guó)家和地區(qū)的數(shù)據(jù)交流、建立大型的公開(kāi)的數(shù)據(jù)庫(kù)、覆蓋更多的疾病類型和人種[37]。數(shù)據(jù)庫(kù)的建立是AI深度學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)，高質(zhì)量的數(shù)據(jù)庫(kù)毫無(wú)疑問(wèn)將催生更多更強(qiáng)大的AI產(chǎn)品。

隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的迭代，人工智能的算法本身也將不斷優(yōu)化，未來(lái)可以預(yù)見(jiàn)AI運(yùn)算速度的進(jìn)一步提升，算法訓(xùn)練成本逐漸降低，從而使更多企業(yè)和各級(jí)醫(yī)療機(jī)構(gòu)參與到AI產(chǎn)品的構(gòu)建中。同時(shí)，AI在眼科的應(yīng)用有著多方位發(fā)展的趨勢(shì)。AI設(shè)備在輔助診斷的同時(shí)，也會(huì)參與到患者疾病的管理、治療效果的評(píng)估、協(xié)助制定個(gè)性化的最優(yōu)治療方案、甚至完成相關(guān)的眼部手術(shù)操作等過(guò)程中。隨著越來(lái)越多的AI算法投入真實(shí)應(yīng)用，產(chǎn)生數(shù)據(jù)反饋又可用于研究，研究人員可因此不斷校正調(diào)整優(yōu)化原有算法和參數(shù)，提升算法的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性。