人工智能体系DeepDR精准辨认糖尿病视网膜病变

近日，上海交通年夜学从属第六人平易近病院内排泄代谢科、上海市研讨所、上海市临床医学中间贾伟平传授课题组题为“A Deep Learning System for Detecting Diabetic Retinopathy Across the Disease Spectrum”（https：//doi.org/10.1038/s41467-021-23458-5）的研讨结果在线颁发于Nature子刊Nature Communications。该研讨基于环球最年夜的眼底图像数据库，立异性研制迁徙强化的多工作培训框架，构建了视网膜病变辅助智能诊断体系——DeepDR，完成了对视网膜病变从轻度到增殖期病变的全病程自动，并能对眼底图像的质量进行及时反应以及眼底病变的辨认联系。

糖尿病视网膜病变是糖尿病慢性并发症，恒久高血糖情况会毁伤视网膜血管，惹起一系列眼底病变，例如微血管瘤、渗出、重生血管、黄斑水肿等。该病停顿非常隐匿，初期患者通常没有任何症状，当呈现可感知的目力受损时，病情往往已非常重大，可招致永恒目力毁伤乃至失明，给团体、家庭和社会形成惨重负担。依据《中国2型糖尿病防治指南》保举，一切的2型糖尿病患者及病程5年以上的1型糖尿病患者每1~2年应行一次眼底摄片筛查，以便及早发现糖尿病视网膜病变并进行干涉。然而，眼底摄片筛查的普及却困难重重。我国成年糖尿病人数高达1.298亿，全国注册眼科大夫却仅4.48万，比例高达3000：1，DR筛查面对眼科大夫不敷的窘境，且人工读片具备耗时较长、客观性较强（必要两到三名大夫阅片复核）、对大夫要求较高（对微血管瘤等轻度病变困难）的特色。

针对糖尿病视网膜病变筛查与防治的必要，该研讨开辟了糖尿病视网膜病变辅助智能诊断体系（DeepDR）。DeepDR基于迁徙强化的多工作培训框架，通过对上海市增强公共卫生系统建设三年行为筹划严重名目“上海市糖尿病预防和诊治服务系统建设”中的近70万张的眼底图片数据进行培训，使DeepDR可能像眼科大夫一样对眼底照片进行视网膜病变诊断。DeepDR由多个穿插迁徙强化的多工作培训卷积神经网络构成，包含三年夜功效：图像质量阐发与及时反应、病变检测和分级诊断。此中，图像质量阐发模块可以赐与摄片者对于图像质量所存在成绩的及时反应，可无效防止采集低质量有效图片，显着进步视网膜病变筛查的摄片效率；病变检测模块可以对视网膜特征病变完成自动辨认和联系，准确辨认微血管瘤、棉絮斑、硬性渗出和出血等病变；视网膜病变分级模块末了给出分级成果，精准区分从轻度到增殖期分歧水平的视网膜病变。

相比既往研讨，DeepDR在轻度视网膜病变中完成了高敏锐度和特同性诊断，且DeepDR不但是给出分级，而是提供视觉提示，帮忙用户辨认分歧类型病变的存在和地位，使得其诊断进程更接近于眼科大夫的思想进程。该体系将有助于加重下层大夫的诊断难度和任务负荷，在进步眼底摄片筛查的可及性和效率方面具备很年夜后劲，扩大了糖尿病慢病治理和精准防控的新途径，已在多家医疗单元利用于临床辅助。(100yiyao.com）