人工智能在眼底病變篩查中的應(yīng)用進(jìn)展

王萱 陳向東 劉志敏 歐陽(yáng)紅波

〔摘要〕 人工智能（artificial intelligence， AI）不斷普及，為醫(yī)學(xué)等傳統(tǒng)行業(yè)的發(fā)展帶來(lái)了前所未有的契機(jī)。眼科是一門以影像學(xué)診斷為主的學(xué)科，有著與AI深度結(jié)合的潛力。中醫(yī)眼科的特色是整體觀念和辨證論治，故將整體癥狀與舌脈象融入眼科AI系統(tǒng)，對(duì)疾病的診斷十分有必要。以部分眼?。ㄌ悄虿∫暰W(wǎng)膜病變、早產(chǎn)兒視網(wǎng)膜病變）為例，從眼底病變的篩查與預(yù)測(cè)的重要性、遠(yuǎn)程醫(yī)療現(xiàn)狀、眼底圖像的采集及自動(dòng)診斷、AI與中醫(yī)辨證論治的結(jié)合等方面，介紹目前AI在部分眼底病變篩查中的新技術(shù)、新應(yīng)用，闡述目前發(fā)展的不足與面臨的挑戰(zhàn)。

〔關(guān)鍵詞〕 人工智能;眼底病變;中醫(yī)眼科;糖尿病視網(wǎng)膜病變;早產(chǎn)兒視網(wǎng)膜病變

〔中圖分類號(hào)〕R276.7 ? ? ? 〔文獻(xiàn)標(biāo)志碼〕A ? ? ? ?〔文章編號(hào)〕doi：10.3969/j.issn.1674-070X.2021.12.028

Progress of Artificial Intelligence in Fundus Disease Screening

WANG Xuan1，2，3，4， CHEN Xiangdong1，3，4*， LIU Zhimin1，3，4， OUYANG Hongbo5

（1. The First Affiliated Hospital of Hunan University of Chinese Medicine， Changsha， Hunan 410007， China; 2. Hunan University of Chinese Medicine， Changsha， Hunan 410208， China; 3. Hunan Provincial Key Laboratory for Prevention and Treatment of Ophthalmology and Otolaryngology Diseases with Chinese Medicine， Changsha， Hunan 410208， China; 4. Hunan Provincial Engineering and Technological Research Center for Prevention and Treatment of Ophthalmology and Otolaryngology Diseases with Chinese Medicine and Protecting Visual Function， Changsha， Hunan 410208， China; 5. Anxiang County Third People’s Hospital， Changde， Hunan 415600， China）

〔Abstract〕 The continuous popularization of artificial intelligence （AI） has brought unprecedented opportunities for the

development of traditional industries such as medicine. Ophthalmology is a subject based on imaging diagnosis， which has the potential of deep integration with AI. The characteristics of ophthalmology of traditional Chinese medicine are holistic concept and syndrome differentiation and treatment. Therefore， it is necessary to integrate the overall symptoms and tongue pulse into the ophthalmic AI system for the diagnosis of diseases. Taking some eye diseases as an example， this paper introduces the new technology and application of AI in screening fundus lesions from the aspects of the importance of screening and prediction of fundus lesions， the status quo of telemedicine， the collection and automatic diagnosis of fundus images， and the combination of AI and TCM syndrome differentiation and treatment， and expounds the shortcomings and challenges of current development.

〔Keywords〕 artificial intelligence; fundus disease; ophthalmology of traditional Chinese medicine; diabetic retinopathy; retinopathy of prematurity

科學(xué)家艾倫·紐厄爾和奧利弗·塞弗里奇在1955年分別提出了下棋與計(jì)算機(jī)模式識(shí)別的研究，人工智能（artificial intelligence， AI）雛形首次出現(xiàn)[1]。AI發(fā)展迅速，截至2018年，中國(guó)AI市值規(guī)模已達(dá)238.2億元。AI正在惠及人類生活的方方面面，也推動(dòng)了醫(yī)療行業(yè)的迅速發(fā)展。2017年，中山大學(xué)眼科中心建立了白內(nèi)障AI平臺(tái)，公布了眼科AI診斷和治療系統(tǒng)的消息，從此開啟了中國(guó)眼科界AI的新紀(jì)元。在此基礎(chǔ)上，眼底疾病的AI診斷和治療也在悄然崛起。利用AI技術(shù)對(duì)部分眼底疾病進(jìn)行早期篩查能夠延緩病程進(jìn)展，有效地降低致盲率，故本文以糖尿病視網(wǎng)膜病變（diabetic retinopathy， DR）、早產(chǎn)兒視網(wǎng)膜病變（retinopathy of prematurity， ROP）為例，簡(jiǎn)述AI時(shí)代下眼底病變篩查方式的進(jìn)展。

1 眼底病變篩查與預(yù)測(cè)的重要性

眼科與影像學(xué)的關(guān)系十分密切，尤其是眼底病學(xué)，更是高度依賴于影像診斷學(xué)。眼底血管作為人體唯一可以無(wú)創(chuàng)直接觀察的血管，對(duì)眼底疾病的診斷具有極其重要的意義。人體的許多全身疾病均可在視網(wǎng)膜上有所體現(xiàn)。比如糖尿病、高血壓等。眼底發(fā)生的病變程度也反映了全身疾病的嚴(yán)重程度，能夠評(píng)估疾病的轉(zhuǎn)歸和預(yù)后。但由于醫(yī)生診斷的個(gè)體差異性較大，眼科醫(yī)療人才匱乏、優(yōu)秀的眼科醫(yī)生培養(yǎng)周期過(guò)長(zhǎng)等現(xiàn)實(shí)因素，導(dǎo)致了有限的眼科醫(yī)生無(wú)法承擔(dān)過(guò)重的眼底疾病診療業(yè)務(wù)，致使原本可早期干預(yù)防治的眼底疾病由于發(fā)現(xiàn)不及時(shí)，未進(jìn)行有效治療，從而錯(cuò)過(guò)最佳治療時(shí)間，延誤治療，甚至致盲。AI的興起，既彌補(bǔ)了肉眼識(shí)別圖像的個(gè)體化差異，又可迅速批量處理大量圖像，還可搭建起遠(yuǎn)程醫(yī)療的橋梁，節(jié)省了大量的時(shí)間、空間、人力，服務(wù)人群更加廣泛。

2 眼底疾病遠(yuǎn)程醫(yī)療現(xiàn)狀

眼病致盲是危害最嚴(yán)重的殘疾之一，雖不致生命危險(xiǎn)，但嚴(yán)重影響生活質(zhì)量。而眾多眼病具有群防群治的特點(diǎn)，且眼科的疾病診斷以影像學(xué)為主，故只要做好早期篩查工作，便可挽救很多人的視力?；鶎拥膶？漆t(yī)生資源短缺，為了節(jié)省人力物力，遠(yuǎn)程醫(yī)療為眾多患者提供了極大的便利，因此，眼病在遠(yuǎn)程醫(yī)療方面市場(chǎng)需求巨大。

2.1 ?部分眼底疾病國(guó)外遠(yuǎn)程醫(yī)療現(xiàn)狀

2.1.1 ?DR的國(guó)外遠(yuǎn)程醫(yī)療現(xiàn)狀 ?DR是糖尿病微血管病變?cè)谘鄄康闹匾憩F(xiàn)，屬于糖尿病的嚴(yán)重并發(fā)癥之一。DR的遠(yuǎn)程醫(yī)療在國(guó)外已得到發(fā)展。英國(guó)國(guó)家衛(wèi)生系統(tǒng)診斷性眼科篩查項(xiàng)目（national health system diabetic eye screening program， NDESP）是世界上第一個(gè)覆蓋全國(guó)的政府級(jí)篩查和監(jiān)測(cè)項(xiàng)目。截至2012年，有200萬(wàn)人參加了該項(xiàng)目的篩選。2013年，近7.4萬(wàn)名DR患者轉(zhuǎn)診至專業(yè)眼科醫(yī)生，4600名患者得到及時(shí)治療。研究表明，該項(xiàng)目使糖尿病患者的視力喪失率顯著降低[2]。英國(guó)開展了NDESP后，英格蘭和威爾士失明的主要原因不再是DR[3]。JOSLIN視覺(jué)網(wǎng)絡(luò)是美國(guó)的一個(gè)遠(yuǎn)程醫(yī)療項(xiàng)目。其網(wǎng)絡(luò)診斷結(jié)果與金標(biāo)準(zhǔn)高度一致，完全一致率和一致率分別達(dá)到了72.5%和89.3%，尤其是糖尿病黃斑水腫的診斷。與傳統(tǒng)項(xiàng)目相比，該項(xiàng)目的后續(xù)效果較好，對(duì)疾病的發(fā)現(xiàn)和治療效果明顯。接受激光治療的病人在4年內(nèi)增加了50%[4]。一項(xiàng)涉及美國(guó)巴爾的摩DigiScope遠(yuǎn)程醫(yī)療項(xiàng)目1600人的研究表明，遠(yuǎn)程觀察結(jié)果與眼科醫(yī)生的一致性為91%。目前，已經(jīng)有超過(guò)10萬(wàn)人在美國(guó)和國(guó)外接受了篩查。首次篩查的患者，遠(yuǎn)程項(xiàng)目DR轉(zhuǎn)診率為20%，與其他項(xiàng)目基本相同[5]。另一項(xiàng)研究表明，加拿大阿爾伯塔省的遠(yuǎn)程診斷和治療項(xiàng)目的圖片在CSDME、高風(fēng)險(xiǎn)NPDR和高危PDR方面與7視野的ETDRS圖片相比具有很高的一致性（R=1.00）。截至2009年，法國(guó)巴黎的ophdiat系統(tǒng)已經(jīng)對(duì)3.8萬(wàn)人進(jìn)行了篩查和監(jiān)測(cè)，2005年至2009年，篩查率從50%上升到了74.5%，對(duì)于這些患者，專業(yè)的眼科醫(yī)生節(jié)省了60%的時(shí)間[6]。荷蘭也有Eyecheck系統(tǒng)，到2010年，全國(guó)30%的糖尿病患者參與了該項(xiàng)目的篩查和監(jiān)測(cè)[7]。

2.1.2 ?ROP的國(guó)外遠(yuǎn)程醫(yī)療現(xiàn)狀 ?ROP與DR相比，病情進(jìn)展較快，是造成新生兒失明的主要原因之一。據(jù)不完全統(tǒng)計(jì)，每年全世界有32 000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[8]。eROP團(tuán)隊(duì)對(duì)來(lái)自13個(gè)北美中心的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，訓(xùn)練有素的成像師使用數(shù)碼相機(jī)進(jìn)行數(shù)字成像具有94%的靈敏度，且1257名嬰兒診斷檢查確定了18.2%的眼睛（19.4%的嬰兒）為保證轉(zhuǎn)診ROP（referral-warranted ROP， RW-ROP）[9-10]。蒙大拿州曾做過(guò)一項(xiàng)基于“真實(shí)世界”回顧性研究，137名來(lái)自一個(gè)NICU的嬰兒均報(bào)告了良好的結(jié)果，其中13人需要轉(zhuǎn)院，9人最終需要激光治療。在他們的回顧調(diào)查當(dāng)中，超過(guò)4～5年來(lái)沒(méi)有嬰兒發(fā)展到4級(jí)或5級(jí)ROP[11]。

2.2 ?部分眼底疾病國(guó)內(nèi)遠(yuǎn)程醫(yī)療現(xiàn)狀

2.2.1 ?DR的國(guó)內(nèi)遠(yuǎn)程醫(yī)療現(xiàn)狀 ?目前，我國(guó)部分地區(qū)也在開展DR的遠(yuǎn)程醫(yī)療。例如，北京市德勝社區(qū)DR遠(yuǎn)程篩查系統(tǒng)。該系統(tǒng)以免散瞳數(shù)碼眼底相機(jī)和互聯(lián)網(wǎng)傳輸技術(shù)為基礎(chǔ)，采集社區(qū)內(nèi)1355例2473只眼的2型糖尿病患者的前段和眼底圖像，并將圖像傳輸?shù)结t(yī)院閱片中心，由有經(jīng)驗(yàn)的眼科醫(yī)生對(duì)圖像進(jìn)行分析并反饋結(jié)果，遠(yuǎn)程篩查系統(tǒng)眼底圖像讀取與現(xiàn)場(chǎng)擴(kuò)瞳檢眼鏡DR診斷等級(jí)一致性較好（kappa=0.895），黃斑水腫診斷一致性良好（kappa=0.763），有無(wú)視網(wǎng)膜光凝與光凝分級(jí)診斷結(jié)果一致（kappa=1.000）。單個(gè)樣本的遠(yuǎn)程篩查需要10 min左右，而瞳孔擴(kuò)張后眼底檢查需要23 min，大大提升了診療效率。遠(yuǎn)程系統(tǒng)隨訪率75.2%[12]。類似的研究上海市北新涇社區(qū)DR遠(yuǎn)程篩查系統(tǒng)也在進(jìn)行。傳統(tǒng)檢查與眼底攝影診斷DR的眼數(shù)相同，一致性檢驗(yàn)kappa值為0.885。不同分級(jí)DR診斷一致性良好。每個(gè)受試者的實(shí)時(shí)篩查所需時(shí)間為5～7 min[13]，大大節(jié)省了患者的就診時(shí)間。

2.2.2 ?ROP的國(guó)內(nèi)遠(yuǎn)程醫(yī)療現(xiàn)狀 ?深圳市眼科醫(yī)院通過(guò)ROP遠(yuǎn)程篩查閱片系統(tǒng)篩查的早產(chǎn)兒1402例2804眼，主要利用標(biāo)準(zhǔn)方位眼底攝像技術(shù)，篩查陽(yáng)性率為6.0%;患兒總發(fā)病率為6.3%;需要激光或抗血管內(nèi)皮生長(zhǎng)因子（vascular endothelial growth factor， VEGF）治療的重癥ROP患兒28例56眼，占2.0%;所有患兒無(wú)一例漏診、誤診、貽誤最佳治療時(shí)機(jī)者。此研究假陰性率為0.3%，靈敏度為94.4%[14]。陳亦棋等[15]的研究顯示，有臨床意義的ROP遠(yuǎn)程篩查的靈敏性和特異性均較高，治療性ROP的靈敏性為100.00%，特異性為98.59%。

由此可發(fā)現(xiàn)，我國(guó)基于AI的眼病遠(yuǎn)程篩查系統(tǒng)主要集中在發(fā)達(dá)一線城市，其余城市甚至偏遠(yuǎn)地區(qū)的普及還需較長(zhǎng)時(shí)間。但我國(guó)眼底疾病發(fā)病率在部分不發(fā)達(dá)地區(qū)極高，致盲率極高，嚴(yán)重威脅國(guó)人的視力健康，故我國(guó)基于AI的眼病遠(yuǎn)程篩查系統(tǒng)的全面普及任重道遠(yuǎn)。

3 眼病信息的自動(dòng)診斷系統(tǒng)

大多數(shù)遠(yuǎn)程診斷和治療中心使用蔡司散瞳眼底照相機(jī)、托普康免散瞳彩色眼底照相機(jī)或佳能免散瞳眼底照相機(jī)等設(shè)備來(lái)進(jìn)行圖像采集。目前的發(fā)展趨勢(shì)是，發(fā)展與遠(yuǎn)程診療閱片配套的便攜設(shè)備。正如互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展使電子商務(wù)大行其道一樣，即使足不出戶，來(lái)自世界各地的商品也可以送貨回家。同樣，優(yōu)質(zhì)醫(yī)療資源也可以借網(wǎng)絡(luò)、智能手機(jī)和移動(dòng)應(yīng)用的發(fā)展，跨越地域限制走入千家萬(wàn)戶。智能手機(jī)便是豐富檢查手段、輔助遠(yuǎn)程醫(yī)療的極佳工具。2015年，韓國(guó)三星公司生產(chǎn)的智能手機(jī)眼底攝影系統(tǒng)便攜式驗(yàn)眼套件收集評(píng)估了各收入階層人士的評(píng)測(cè)數(shù)據(jù)。蘋果的D-EYE系統(tǒng)也可通過(guò)光磁連接設(shè)備與手機(jī)相連。一項(xiàng)對(duì)120人的研究表明，散瞳狀態(tài)下的眼底圖像在眼底病篩查中具有較高的靈敏度，并與遠(yuǎn)程醫(yī)療設(shè)備相匹配。目前，該手機(jī)設(shè)備除了具有眼底圖像采集功能，還可以集成視力、眼壓、血糖、血壓等通用狀態(tài)監(jiān)測(cè)軟件。這些功能可以為遠(yuǎn)程診斷和治療提供一個(gè)新的角度和更全面的信息。目前，便攜式OCT也在開發(fā)中。該裝置的研制對(duì)糖尿病黃斑水腫的監(jiān)測(cè)和隨訪具有重要意義[16]。

3.1 ?DR的自動(dòng)診斷

DR的診斷主要依靠眼底圖像。隨著AI技術(shù)的發(fā)展，利用智能算法或者深度學(xué)習(xí)模型進(jìn)行閱片已經(jīng)成為新的發(fā)展趨勢(shì)。2018年，美國(guó)FDA正式批準(zhǔn)使用IDX-DR對(duì)成人糖尿病患者進(jìn)行篩查，IDX-DR作為第一個(gè)獲得批準(zhǔn)的DR篩查AI設(shè)備。北京協(xié)和醫(yī)院的眼科AI團(tuán)隊(duì)與中國(guó)人民大學(xué)AI與媒體計(jì)算實(shí)驗(yàn)室合作成立了一個(gè)由20多人組成的眼底閱讀小組。回顧性地對(duì)7萬(wàn)張彩色眼底照片100萬(wàn)個(gè)病灶進(jìn)行了人工標(biāo)記和分類，并成功開發(fā)了基于病灶識(shí)別的DR AI深度學(xué)習(xí)模型。測(cè)試結(jié)果表明，DR轉(zhuǎn)診的敏感度為86.6%，與谷歌團(tuán)隊(duì)的診斷準(zhǔn)確率相當(dāng)[17]。首都醫(yī)科大學(xué)附屬同仁醫(yī)院內(nèi)分泌科利用數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)和支持向量機(jī)（support vector machine， SVM）分類技術(shù)，設(shè)計(jì)了一種檢測(cè)DR包括出血、滲出、微血管瘤等病變的算法。然后根據(jù)DR的臨床診斷標(biāo)準(zhǔn)，對(duì)眼底圖像進(jìn)行自動(dòng)分類診斷，實(shí)現(xiàn)自動(dòng)篩查。國(guó)際梅西多數(shù)據(jù)庫(kù)根據(jù)專家鑒定的診斷結(jié)果進(jìn)行篩選和判斷。在1200張眼底圖像中，系統(tǒng)的靈敏度、特異性和檢測(cè)時(shí)間分別為93.8%、94.5%和9.83 s[18]。湖州師范大學(xué)附屬醫(yī)院眼科通過(guò)合作單位開發(fā)的深度學(xué)習(xí)算法智能篩選程序，發(fā)現(xiàn)DR篩選的準(zhǔn)確率為0.73，靈敏度為82%，特異性為91%，特異性良好，研究表明智能診斷與人工診斷的一致性佳（kappa=0.77），說(shuō)明智能診斷與裂隙燈結(jié)合前置鏡人工診斷的一致性較好，是一種較為可靠的DR篩查方法[19]。連劍等[20]針對(duì)多光譜眼底圖像提出一系列配準(zhǔn)、去模糊及分割算法，可對(duì)眼底微動(dòng)脈瘤、視網(wǎng)膜出血及硬滲出物進(jìn)行自動(dòng)檢測(cè)，并利用自動(dòng)檢測(cè)結(jié)果指導(dǎo)眼科醫(yī)生工作，大幅減少醫(yī)生人工標(biāo)注分割所需時(shí)間。Kermany等[21]使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，對(duì)脈絡(luò)膜新生血管、DME、玻璃膜疣與正常眼底圖片進(jìn)行分類，準(zhǔn)確率為96.6%，靈敏度和特異度分別達(dá)97.8%和97.4%。同時(shí)創(chuàng)立了80 000多張已標(biāo)注的OCT數(shù)據(jù)集，為后續(xù)研究者提供重要數(shù)據(jù)支持。楊柳茂[22]、吳新[23]等的研究，也使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)OCT圖像中的DR進(jìn)行分類和檢測(cè)取得較好效果。Walton等[24]在美國(guó)德州在基層醫(yī)療機(jī)構(gòu)按照標(biāo)準(zhǔn)流程采集15 015名患者的非散瞳、自動(dòng)對(duì)焦數(shù)字眼底照片，在云端通過(guò)基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法的自動(dòng)篩查程序進(jìn)行DR檢測(cè)分級(jí)，敏感性66.4%，假陰性2%。

3.2 ?ROP的自動(dòng)診斷

武漢大學(xué)人民醫(yī)院眼科中心建立了38 895張圖像構(gòu)建眼底圖像大規(guī)模數(shù)據(jù)集，利用深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)，通過(guò)對(duì)模型的訓(xùn)練實(shí)現(xiàn)了ROP的自動(dòng)診斷，平均準(zhǔn)確率為0.931[25]。Brwon等[26]設(shè)計(jì)了“i-ROP-DL”模型來(lái)對(duì)ROP附加病變進(jìn)行自動(dòng)診斷，該系統(tǒng)對(duì)ROP附加病變的診斷準(zhǔn)確率高達(dá)91%。Wang等[27]開發(fā)的Deep ROP模型，可完成ROP識(shí)別和分級(jí)，對(duì)ROP的診斷敏感度達(dá)84.91%，特異度達(dá)96.90%;對(duì)ROP的分級(jí)可達(dá)到敏感度93.33%，特異度73.63%的程度，甚至優(yōu)于人類專家的水平。但也有專家提出，大部分ROP篩查系統(tǒng)只針對(duì)眼球后極部視圖，雖然很少出現(xiàn)有嚴(yán)重病變發(fā)生而后極部無(wú)改變的現(xiàn)象，但擴(kuò)大篩查區(qū)域增加額外輸出，能夠使算法模型性能進(jìn)一步提高，超越甚至替代人工閱片[28]。

4 AI與眼底疾病中醫(yī)辨證論治的結(jié)合

長(zhǎng)期以來(lái)，中醫(yī)辨證是中醫(yī)診斷疾病的主要方法，中醫(yī)眼科學(xué)強(qiáng)調(diào)局部辨證與整體辨證相結(jié)合，所以不僅要重視局部體征，更要重視全身表現(xiàn)和舌脈。北京中醫(yī)藥大學(xué)東直門醫(yī)院眼科根據(jù)教科書上列舉的各種DR的辨證分型癥狀及眼底表現(xiàn)，配上相對(duì)應(yīng)的眼底圖片，并結(jié)合目前眼科領(lǐng)域常用OCT圖像，進(jìn)行中醫(yī)辨證論治，并用于教學(xué)[29]。

朱貴東構(gòu)建了一個(gè)“望目辨證”的數(shù)字化實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)并初步驗(yàn)證其可行性[30]。遼寧科技大學(xué)電子信息團(tuán)隊(duì)利用計(jì)算機(jī)視覺(jué)（computer vision），常稱Open CV，利用攝像頭和計(jì)算機(jī)代替人眼，將人眼分為多個(gè)區(qū)域進(jìn)行數(shù)字化診斷，與中醫(yī)傳統(tǒng)目診相結(jié)合，設(shè)計(jì)每個(gè)區(qū)域?qū)?yīng)身體不同部位，反映身體內(nèi)部不同病理改變，解決了臨床的部分診斷難題[31]。Python是目前AI開發(fā)的主流語(yǔ)言，國(guó)內(nèi)已經(jīng)有基于Python對(duì)證素辨證心系疾病的診斷方法進(jìn)行研究的相關(guān)報(bào)道[32]。寧波市海曙區(qū)中醫(yī)醫(yī)院也基于Python語(yǔ)言對(duì)中醫(yī)診療信息管理系統(tǒng)進(jìn)行了優(yōu)化與升級(jí)，大大提高中醫(yī)臨床數(shù)據(jù)的整合質(zhì)量，促進(jìn)中醫(yī)辨證診療管理水平的提升[33]。

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（artificial neural network， ANN）是一種深度算法模型，它可以模擬人腦各個(gè)層次的神經(jīng)結(jié)構(gòu)，處理復(fù)雜的數(shù)據(jù)，使AI具有思維能力和關(guān)聯(lián)推理能力。其核心是對(duì)人類意識(shí)和思維的模擬和拓展。ANN為傳統(tǒng)中醫(yī)理論與現(xiàn)代科學(xué)技術(shù)結(jié)合進(jìn)行中醫(yī)辨證論治提供了有利條件。ANN中通常包括三種類型的處理單元：輸入單元、輸出單元和隱含層單元[34]。輸入單元接收外部世界的信號(hào)和數(shù)據(jù);輸出單元實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)處理結(jié)果的輸出;隱藏層單元位于輸入和輸出單元之間，外部系統(tǒng)無(wú)法觀察到。深度學(xué)習(xí)是一種深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它一般通過(guò)增加隱含層的數(shù)量，結(jié)合底層特征發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)的分布式特征表示，形成更抽象的高層表示屬性類別或特征。利用深度學(xué)習(xí)算法對(duì)眼底圖像進(jìn)行分類，提取疾病的局部病理特征，并結(jié)合患者全身表現(xiàn)，與目前已比較成熟的舌診脈診儀結(jié)合使用，建立新的算法模型，實(shí)現(xiàn)眼底疾病的中西醫(yī)結(jié)合診斷和治療。雖然目前我國(guó)這一方面尚屬空白，但隨著科學(xué)技術(shù)的成熟與發(fā)展，相信AI與中醫(yī)篩查眼部常見病的有機(jī)結(jié)合指日可待。

5 面臨的問(wèn)題及原因

5.1 ?數(shù)據(jù)集標(biāo)準(zhǔn)不一致

很多眼底疾病表現(xiàn)較為相似，其診斷主要依靠經(jīng)驗(yàn)豐富的醫(yī)生，而且不同醫(yī)生診斷會(huì)存在一定差異性。針對(duì)這種情況，國(guó)內(nèi)外許多研發(fā)團(tuán)隊(duì)收集了大量不同眼病的眼底圖片，邀請(qǐng)資深眼科閱片醫(yī)生進(jìn)行閱片，對(duì)圖片進(jìn)行分級(jí)、分區(qū)，建立了一些常見疾病的診斷數(shù)據(jù)集，但仍然有較多疾病沒(méi)有官方認(rèn)可的數(shù)據(jù)集，各類數(shù)據(jù)集良莠不齊，使目前的診療工作受到了限制。

5.2 ?缺乏中醫(yī)眼科及AI學(xué)科交叉人才

目前，中醫(yī)類院校普遍缺乏工科專業(yè)，中醫(yī)藥專業(yè)也未開設(shè)中醫(yī)藥與AI結(jié)合方向課程，大部分中醫(yī)藥類AI產(chǎn)品研發(fā)依賴于中醫(yī)藥人才與工科人才的合作，此種學(xué)術(shù)合作較為生硬，缺乏學(xué)術(shù)思想的碰撞。綜合類院校中工科設(shè)計(jì)產(chǎn)品由于不具備中醫(yī)藥教育背景，很難達(dá)到臨床診療標(biāo)準(zhǔn)，而中醫(yī)藥類學(xué)院由于技術(shù)水平的限制，無(wú)法將抽象的中醫(yī)藥知識(shí)融入于AI研發(fā)當(dāng)中。導(dǎo)致國(guó)內(nèi)優(yōu)秀的研發(fā)團(tuán)隊(duì)和平臺(tái)較少，未來(lái)應(yīng)當(dāng)增進(jìn)學(xué)科之間的交流，培養(yǎng)更多的中醫(yī)眼科與AI交叉學(xué)科高學(xué)歷、高層次人才。

5.3 ?中醫(yī)四診信息客觀化研究不足

中醫(yī)學(xué)起源于遠(yuǎn)古時(shí)代的巫醫(yī)，自古以來(lái)便帶有濃厚的主觀色彩，發(fā)展至今天，中醫(yī)四診仍舊大部分依靠醫(yī)生主觀判斷，這跟AI算法量化、細(xì)化的標(biāo)準(zhǔn)存在極大矛盾。而AI目前在中醫(yī)領(lǐng)域的研究主要是模擬人類的中醫(yī)思維進(jìn)行診療，但中醫(yī)四診客觀化的研究太少，很多辨證分型模棱兩可，無(wú)法運(yùn)用到具體算法當(dāng)中，這給AI算法與中醫(yī)診療結(jié)合帶來(lái)了極大的困難，是中醫(yī)繼承與創(chuàng)新道路上必須攻克的一道難關(guān)。

6 結(jié)語(yǔ)

AI日漸走入中醫(yī)眼科領(lǐng)域，從檢查診斷到治療康復(fù)，帶來(lái)了一系列變革。本文以部分眼病為例，從篩查與預(yù)測(cè)的重要性、遠(yuǎn)程醫(yī)療現(xiàn)狀、眼底圖像的采集及自動(dòng)診斷、AI與中醫(yī)辨證論治的結(jié)合等方面，介紹了目前AI在眼底疾病方面的新技術(shù)、新應(yīng)用，也闡述了發(fā)展的不足與面臨的挑戰(zhàn)。不可否認(rèn)AI的出現(xiàn)和普及為醫(yī)學(xué)事業(yè)帶來(lái)了極大的便利，但目前AI仍不能取代臨床醫(yī)生進(jìn)行臨床診療，臨床仍需要大量技術(shù)過(guò)硬的醫(yī)生，而一個(gè)好的醫(yī)生也不能單純依靠AI系統(tǒng)來(lái)進(jìn)行診療，還需依靠過(guò)硬的專業(yè)素養(yǎng)。希望在不久的將來(lái)，AI與臨床醫(yī)生的配合可以為更多可預(yù)防的失明和低視力患者提供早期診斷和治療，提高患者的生活質(zhì)量，早日實(shí)現(xiàn)AI與中醫(yī)眼科診療的有機(jī)結(jié)合。

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〔收稿日期〕2020-06-10

〔基金項(xiàng)目〕國(guó)家自然科學(xué)基金面上項(xiàng)目（61771192）;湖南省自然科學(xué)基金面上項(xiàng)目（2021JJ30520）;長(zhǎng)沙市自然科學(xué)基金項(xiàng)目（kq2014226）;湖南省中醫(yī)藥管理局重點(diǎn)項(xiàng)目（201917）;湖南中醫(yī)藥大學(xué)中醫(yī)學(xué)一級(jí)學(xué)科開放性基金項(xiàng)目（2018ZYX60）;湖南省研究生科研創(chuàng)新項(xiàng)目（CX20190588）;湖南省重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室開放基金項(xiàng)目（2018YZD10）;湖南中醫(yī)藥大學(xué)研究生創(chuàng)新課題（2019CX70）;湖南省教育廳重點(diǎn)項(xiàng)目（I9A362）。

〔作者簡(jiǎn)介〕王 ?萱，女，碩士，研究方向：中醫(yī)眼底病方向。

〔通信作者〕*陳向東，男，教授，主任醫(yī)師，博士研究生導(dǎo)師，E-mail：564259166@qq.com。