国际眼科时讯

邹海东教授专访：人工智能时代，如何促进眼病筛查体系不断进化？

2024-10-08 17:29:00
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编者按：近年来，人工智能（AI）技术在众多领域取得了显著进展，为人们的生活、工作和学习提供了诸多便利，AI技术也成了当今最热的几大话题之一。在第39届世界眼科大会（WOC2024）上，上海市第一人民医院邹海东教授分享了基于自动化和AI的自助眼底病筛查体系的相关内容，《国际眼科时讯》就此话题对邹海东教授进行了专访，邹教授详细介绍了上海市眼底病筛查体系的“进化”历程，并指出了该体系未来的发展方向。

《国际眼科时讯》：您认为我国以往的眼底病筛查模式存在哪些问题？

邹海东教授

我国眼科医师的数量相较人口绝对值的差异非常大，目前我国约有4.7万眼科医师，其中眼底病专科医师不足5000人，这5000位眼底病医师绝大多数都在大城市或大型眼专科医疗机构工作，边远地区或基层医疗机构极度缺乏眼底病医师。而且相较于白内障、近视的早期筛查，眼底病筛查需要更多的知识储备。因此从传统意义上来讲，我国眼底病的早期筛查能力确实存在不足。从另一角度来看，眼底病包括年龄相关性黄斑变性（AMD）、糖尿病视网膜病变（DR）等，疾病早期发病可能比较隐匿，待患者出现严重的视力下降症状去医院检查时，疾病的预后往往比较差，所以到医院检查，特别是到大型医院检查的这种求医模式，远远达不到我国对眼底病防盲治盲的管理要求。

《国际眼科时讯》：请您谈谈相较于传统的眼底病筛查模式，上海市眼底病筛查体系有何优势？

邹海东教授

2006年，我们在进行大型流行病学研究时发现，在上海的某些中心城区，随着白内障手术的普及和推广，眼底病已经取代白内障成为导致人群视力损伤的首位疾病。自那时起，我们就面临基层缺乏眼底病专业医师、无法开展早期筛查的困境。要解决这一困境，必须通过一些新的技术方法，所以那时我们就开始做一些远程筛查工作。虽然基层没有眼科专科医师，但是我们可以配备一些简单的设备，例如数字化眼底相机、简单的视力表和电子信息系统。可以先在基层采集居民的基本信息，而后将居民的个人基本信息、视力情况、眼底照片，通过互联网传输到二、三级医院的读片中心，由读片中心来进行诊断，就此形成一个远程筛查模式。这种模式并非我们独创，欧美许多国家早期也为解决基层缺乏眼底病筛查能力采用了这种模式。2006年至2013年，该模式开始在上海多区推广，到2017年，上海的社区卫生服务中心已全覆盖这样的远程筛查模式。2020年，我们觉得筛查模式还需进一步完善，所以现在加入了AI和全自动眼科数据采集系统，该系统包括全自动视力表、全自动验光仪、全自动眼底照相，筛查时采集这些眼科数据后，可以即时（在半分钟至一分钟之内）当场反馈告知居民其目前存在哪些视力健康问题、存在哪些可疑眼底病，后续可以通过APP或基层转诊体系告知居民可以去哪些上海市人民政府认证的眼科机构进行诊断，通过这种模式可使早期眼底病筛查能力大幅提升。

《国际眼科时讯》：目前您的团队建立的基于自动化和AI的自助眼底病筛查体系可以筛查哪些眼底病？筛查的准确率如何？

邹海东教授

尽管目前AI的研究非常广泛，但其真正的应用场景却很有限。AI应用于诊断或治疗领域存在多种挑战，其中最大的挑战就是伦理，因为目前国家法律在AI软件直接应用于诊断或治疗方面尚无明确依据，而在筛查层面使用AI的挑战则相对较少，比较容易推行。

2020年我们在建立自助眼底病筛查体系时，借鉴了许多国内已上市或在眼科同道的研究中曾经推广过的一些AI软件。我们在选择AI软件时，主要的选择考量有两点：①软件不能仅局限于某一种眼病，因为在做基层筛查时，软件替代的是一个基层的眼科医师，其必须面对多种眼病。因此经过筛选，我们选了几款可以对AMD、DR和高度近视等多种眼底病进行诊断的AI软件；②基层的筛查环境和医院的诊断环境相差悬殊。基层筛查环境中得到的眼底照片的质量远不及医院正规标准的暗室环境下拍摄的照片质量，所以筛查软件必须要适用于低质量图片的分析和判断。因此2020年我们开始推动AI进社区远程筛查，AI筛查体系最终只选了两个AI软件，这两个AI软件可以在图片质量比较低的情况下实现人群20种以上眼病的筛查。目前我们开发的一些新软件和技术也在不断完善，上海市眼底病筛查体系可以实现AMD、DR、高度近视眼底病变、黄斑前膜，屈光间质混浊的筛查。

评估筛查体系的重点一是灵敏度，二是特异度。特异度比灵敏度的要求更高一些，基层筛查时如果漏掉假阴性居民，会对筛查的可信度造成较大影响。目前上海市眼底病筛查体系中应用的AI软件的特异度比较高，可以高度精确地告知哪些是高度疑诊的眼病患者，让这些高度疑诊的眼病患者到医院进一步检查，一旦确诊，疾病就能得到早期治疗。

《国际眼科时讯》：您认为目前的眼底病筛查体系是否已经能够满足我国眼底病筛查的需求？哪些方面需要进一步改进完善？

邹海东教授

基于我们自己的经验，2023年上海240余家社区卫生服务中心已经初期建立了23个全自动筛查站点，居民可以自主接受全自动视力表、全自动验光仪、全自动眼底相机检查，旁边可能仅有一位工作人员指导其如何刷身份证或医保卡，简单告知如何操作机器，后续全部都是居民的自主行动。全自动设备完成全部信息采集，而后通过电脑或APP推送，呈现出居民的筛查结果。我们已经在上海建立了23个全自动筛查站点，今年计划扩大至40个筛查站点。我们也很荣幸在不久前刚刚将这一规划写入上海市社区卫生服务中心基层建设的基本标准之中。我们相信在三年以内，整个上海市都会铺开全自动全自助的眼病筛查模式。这个筛查模式之所以能够写入政府政策之中，也是因为上海市人民政府、上海市卫生健康行政管理部门看出这个设备在目前的形势下可以比较高效地解决基层缺乏眼底病筛查服务能力的现状。

在全自动全自助的眼病筛查模式铺开推广以后，仍有几个挑战需要攻克。第一个挑战是筛查环境，根据以往经验，一般需要10平方米左右的空间作为筛查场地，放置眼科检查设备。如果社区卫生服务中心面积过小，可以选择楼宇或社区卫生服务中心周边的区域作为筛查场地；第二个挑战是筛查设备，目前我们在不断降低筛查设备的成本，全自动视力表、全自动验光仪和全自动眼底相机三种设备的成本已经控制在20万元人民币以内。我相信上海市人民政府和上海的一些社区有能力支付这笔费用，但是全国有些城市的社区可能无法承担这笔费用，我们可以通过不断降低成本的方式来实现筛查设备在边远或穷困地区的推广；第三个挑战是网络，因为在社区采集到的数字化信息必须经由网络传输到后台通过AI软件进行分析，如果在现场近端进行分析，会存在远期信息泄露的问题。信息传输和后台分析需要一定的网速进行控制，这样才能实现在居民筛查完成后即时可见其筛查结果、上传到其手机APP，使患者及其家属均能看到结果，这对于筛查硬件有一定要求。而在筛查硬件方面，未来也有一些新的挑战，比如今年已经在推动相干光断层扫描（OCT）进入社区，OCT对硬件的要求更高，因为OCT的图像像素和图像大小都比普通的眼底照片大得多，所以对网速和后台存储系统提出了更高的要求。解决了硬件问题，后续还有一些软件问题需要解决。在中国很多城市，目前对于AI筛查尚无明确收费标准或收费尚未进入医保目录。我相信随着AI技术被更多人接受，特别是被政府行政部门接受后，AI眼病筛查的收费就有可能纳入医保范畴，那时AI眼底病筛查才会真正迎来明媚的春天，广大眼底病患者才能真正从中受益。

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