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一個眼科醫生判讀一張青光眼眼底圖片需要將近1分鐘，而AI在1秒鐘內可以迅速完成10張。在青光眼的篩查上，人工智能大有可為。但是，由于AI篩查系統在國內各個醫療中心系統不一，數據結構和疾病判病標準存在較大差異，目前人工智能在眼科領域的應用并不廣泛。

如何解決這一問題？

近日，由中華醫學會眼科學分會青光眼學組、中國醫學裝備協會眼科專委會人工智能學組牽頭組織，騰訊公司參與撰寫的《基于眼底照相的人工智能青光眼輔助篩查系統規范化設計及應用指南》正式對發布。

指南對AI青光眼輔助篩查系統的數據采集、算法模型構建、硬件要求、數據集建立和標注、AI篩查方案、AI篩查報告要求、數據安全等提出相關規范和建議，進一步規范AI青光眼輔助篩查系統的設計及臨床應用。

同時，下月起，雙方合作的AI輔助青光眼篩查系統將在同仁醫院開展臨床試驗。

青光眼檢出率不足10%

早在2016年10月28日，國家衛計委便制定了《“十三五”全國眼健康規劃（2016-2020年）》，就將保障國民視力健康納入整體規劃。

但是，目前看來，實施的效果并不理想。就以青光眼為例，北京同仁醫院眼科中心的劉含若博士向雷鋒網表示，青光眼的檢出率不足10%。

青光眼篩查率低的原因有哪些方面？

劉含若表示，青光眼是所有眼科疾病里面發病機制最為復雜的，被稱為盜取視力的“小偷”，而且視力損害是不可逆的，需要綜合考慮眼壓、眼底C/D形態、視野、OCT視網膜神經纖維層改變等多個因素，一旦青光眼進入到中晚期，患者面臨的只能是失明。

其次，中國眼科醫生的數量太少，遠遠不能滿足于中國龐大的人口需求。

據衛計委2016年統計，我國目前只有3.2萬名眼科醫生，其中從事眼底醫療服務和研究的醫生約800-1000人。平均下來，4萬多名中國人才能得到1個眼科醫生的救治。

數據顯示，預計到2020年，全球和我國青光眼人數將達到7960萬和2180萬；在致盲率方面，2010年全球約有840萬青光眼患者致盲，而其中中國致盲人數占比患者達1/4以上。

值得注意的是，由于統計數據僅僅是就診患者的數據。所以我國目前臨床統計中，癥狀更加明顯的原發性閉角型青光眼（PACG）患者被更多地統計在內，是最常見的青光眼類型。

然而新加坡、印度以及在北京的流行病學調查結果表明，約90%的原發性開角型青光眼（POAG）患者未被發現。

也就是說，真正青光眼疾病的患病人群要遠比統計的多。

劉含若表示，80%的眼科疾病都可以通過“早發現、早篩查、早干預”，從而避免致盲。

“中國導盲性眼病長期以來重治防輕，基層防治技術能力滯后。應用AI技術后，我們預估篩查率能從10%提升到90%以上。因此，將人工智能應用在眼科疾病篩查的場景里，非常有意義。”

牽手騰訊

2016年，同仁醫院開始與騰訊進行青光眼模塊的合作。2018年，同仁醫院王寧利專家團隊與騰訊舉行了合作簽約儀式，啟動人工智能輔助診斷青光眼的聯合科研。

2019年，產品正式推出上線。

劉含若表示，通過前期的預驗證，AI系統對早期青光眼病灶的診斷準確性已經達到了95%，這個成績相當于同仁成熟眼科醫生的診斷水平。

當然，這套AI系統的設計初衷是在基層進行篩查，彌補基層醫生對疾病判定不夠準確、早期的誤判或者誤診的情況。

“一個產品好不好，需要它最終達到高粘性的使用。無論是在社區醫院還是基層眼科中心，首先是產品確實好用，其次是提升醫患的依從性，讓醫生和患者相信AI系統得出的結果。”

因此，在系統開發過程中，雙方團隊進行了AI判定結果的可視化，不但輸出診斷結果，并且還采取熱圖的方式顯示病灶可能所處的部位。

“醫生可以通過可視化的功能輔助，具體向患者顯示紅色區域就是神經性缺損的區域，以及缺損的部位有多大，從而對疾病進行量化。同時眼科智能診斷系統，對于患者來說，這個東西不再抽象，更加利于他們理解。”

青光眼篩查的現實困境

當然，人工智能應用于青光眼篩查也有一些特有的困境。