隨著科技的不斷進步，越來越多的人工智能應用在我們的生活中，那么當醫(yī)學和人工智能相融合，我們又能得到怎樣的醫(yī)療體驗呢？

中山大學中山眼科中心的一項研究揭開了醫(yī)學人工智能的面紗，林浩添教授團隊別出心裁的將醫(yī)學數(shù)據(jù)轉化成可以拼插組合的“樂高”模塊，研發(fā)出一套新型的醫(yī)學人工智能系統(tǒng)，并成功實現(xiàn)了人工智能進行跨學科、多病種應用。目前，團隊已與數(shù)十家醫(yī)院建立合作，加快推進醫(yī)學人工智能“樂高”計劃的跨學科應用。

Visionome技術可應用多種臨床場景

Visionome技術作為醫(yī)學人工智能“樂高”計劃的首個研發(fā)成果，它是一種基于解剖學和病理學特征對醫(yī)學圖像進行密集標注的方法，由林浩添教授、劉奕志教授與西安電子科技大學劉西洋教授帶領團隊經(jīng)過5年鉆研合作共同研發(fā)完成。

林浩添教授表示，基于Visionome技術，團隊訓練出可準確識別多種眼前段病變的裂隙燈圖像智能評估系統(tǒng)，可應用于大規(guī)模篩查、綜合分診、專家級評估、多路徑診療建議等多個臨床場景。不僅在回顧性數(shù)據(jù)集中表現(xiàn)出眼科專家級別的診斷水平，在前瞻性數(shù)據(jù)集中也表現(xiàn)出色。與傳統(tǒng)圖片級分類標注方法相比，Visionome技術可多產(chǎn)生12倍標簽，而這些標簽訓練出來的算法顯示了更好的診斷性能。

目前，Visionome技術的相關研究成果已發(fā)表于《自然》雜志的子刊《自然生物醫(yī)學工程》（Nature Biomedical Engineering，IF=17.135），并進入臨床轉化應用。

Nature Biomedical Engineering在線發(fā)表的文章首頁

2020年6月23日，林浩添教授、劉奕志教授和劉西洋教授及其團隊面向媒體發(fā)布了這一重磅研發(fā)成果

全面測評Visionome系統(tǒng)診斷能力 準確率媲美眼科專家

研發(fā)期間，團隊將1772張包含角膜炎、胬肉等感染、環(huán)境、年齡相關性疾病的眼前段圖像，按照14種解剖結構進行區(qū)域分割，對于6種病變部位按照54種病理性特征進行密集標注，最終得到了13，404個解剖結構標簽和8，329個病理特征標簽。團隊還使用傳統(tǒng)標注方法生成標注數(shù)據(jù)集進行算法訓練和對比，結果顯示Visionome數(shù)據(jù)集訓練的算法具有顯著更高的診斷準確率。

團隊使用Visionome數(shù)據(jù)集，進一步研發(fā)了可針對多種眼前段疾病，進行多區(qū)域識別和分類的裂隙燈圖像智能評估系統(tǒng)。驗證該系統(tǒng)可完成4項臨床任務：

1）大規(guī)模篩查，即對眼前段圖像進行正常/異常判斷，準確率高達98.54%；

2）綜合分診，即定位眼前段圖像病變所在解剖部位，平均準確率為93.75%；

3）專家級評估，即針對特定解剖部位描述多項病理體征，準確率均在為79.47%以上；

4）多路徑診療建議，即綜合上訴診斷結果及患者自報告的癥狀等信息，進行診療方案建議。上述模型準確率均在外部驗證中達到了眼科專家水平。

此外，為進一步了解該系統(tǒng)的學習能力，團隊還使用了20種系統(tǒng)未學過的眼病進行測試，包括眼科十大急癥及其他復雜眼病如圓錐角膜，虹膜囊腫，視網(wǎng)膜母細胞瘤等，系統(tǒng)在大規(guī)模篩查場景中達到了84.00%的準確率。說明Visionome在密集分割的同時讓算法得到了舉一反三的診斷能力，具有跨?？谱R別多病種的潛力。

推動成果轉化應用 讓醫(yī)學人工智能更接地氣

談及人工智能，大家首先聯(lián)想到的就是復雜的高科技，但其實Visionome系統(tǒng)的診斷應用并不復雜。使用者只需要在Visionome診斷系統(tǒng)中上傳眼前段圖像，即能一次獲得多個部位的全方位診斷，與傳統(tǒng)的人工智能算法相比，Visionome系統(tǒng)可生成更加全面、精細、具體的報告，而這整個過程大約只需等待30秒。

科技的研發(fā)最終要服務于實際應用，為了驗證人工智能在現(xiàn)實世界臨床中的應用效果，團隊進一步設計了前瞻性臨床試驗，在中山眼科中心和越秀區(qū)社區(qū)衛(wèi)生服務中心進行，使用大量真實世界臨床數(shù)據(jù)，對裂隙燈圖像智能評估系統(tǒng)分別進行了評測。結果顯示，該系統(tǒng)能出色完成4項臨床任務。調(diào)查問卷顯示，患者愿意在家和診所使用這個系統(tǒng)，該系統(tǒng)能加深他們對于疾病的理解，緩解就醫(yī)心理壓力。

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