我國科學(xué)家基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)研發(fā)“數(shù)字流式”眼底彩照智能篩選系統(tǒng)

2021年9月22日，美國FDA首次公布了已獲得許可的人工智能（Artificial Intelligence, AI）相關(guān)醫(yī)療器械名單，并于2022年10月5日再次進行補充，截至目前，該清單已有521項產(chǎn)品及相關(guān)信息，這意味著醫(yī)學(xué)人工智能研究已經(jīng)進入臨床轉(zhuǎn)化應(yīng)用階段。然而，大多數(shù)基于AI的模型是基于實驗室預(yù)處理過的高質(zhì)量圖像進行構(gòu)建的，這并不代表真實世界同樣適用。既往真實世界研究顯示，約21%現(xiàn)場拍攝的眼底彩照無法被AI系統(tǒng)識別，嚴重影響臨床診療效率。

近期，中山大學(xué)中山眼科中心等聯(lián)合研究團隊歷時近4年，納入六萬多張來源于不同場景和設(shè)備的眼底彩照，受流式細胞儀技術(shù)的啟發(fā)，開發(fā)了基于深度學(xué)習(xí)的眼底圖像質(zhì)量智能管理系統(tǒng)（DeepFundus）。該系統(tǒng)含多個眼底圖像質(zhì)量智能分類模型，可參照臨床實踐規(guī)范對模型輸出結(jié)果進行分類，實現(xiàn)真實世界環(huán)境下的眼底圖像高通量分析和精確轉(zhuǎn)診。該團隊在國內(nèi)多家醫(yī)療機構(gòu)開展的前瞻性隊列研究證實DeepFundus系統(tǒng)所有模型的AUC均在0.9以上，具有較高的準確性和較好的應(yīng)用前景，為醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)質(zhì)量問題的解決提供了新思路。相關(guān)研究結(jié)果于2023年1月19日以“DeepFundus: A flow-cytometry-like image quality classifier for boosting the whole life cycle of medical artificial intelligence”為題發(fā)表在《Cell Reports Medicine》雜志上。

注：此研究成果摘自《Cell Reports Medicine》，文章內(nèi)容不代表本網(wǎng)站觀點和立場。

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