学术速递 | 陈有信教授团队牵头多中心证实人工智能辅助识别眼底病有效性

近年来，因我国居民平均年龄的增长、生活方式的转变，眼底病等多种不可逆致盲性眼病的患病率呈逐年递增趋势。数据显示，我国主要致盲性眼底病筛查不足，医疗资源分布不均，常规的筛查和就医流程难以满足现有需求。众多指南/共识均推荐眼底照相用于眼底病变的筛查，利用AI技术可以缩短诊断时间，提高筛查效率，弥补医疗资源的不足。

本研究由陈有信教授团队牵头全国5家眼科中心共同完成。研究设置3个对照组，分别为AI辅助医生阅片组（试验组），医生独立阅片组（对照组）和AI阅片组（AI组）。AI软件和医生首先分别对眼底照进行独立标注，形成AI组和对照组。经过1周的洗脱期后，医生再对同一批由AI标注过的眼底照进行再次标注，并可参考AI的辅助诊断建议，从而形成最终诊断标签，形成试验组（见下图）。3组标注结果均与金标准进行一致性比较，同时计算各病种的诊断灵敏度、特异度、F1值等评价指标。

▲人机互动界面。医生可在参考AI辅助（右上）基础上做出最终诊断

结果显示，试验组、对照组和AI组诊断一致率分别为84.9%、72.9%和85.5%，即在AI辅助下，低年资医师读图诊断能力可提高约12%（见下图）。对于13个病种的结果分析，试验组的诊断灵敏度和特异度均显著高于对照组。本研究提出了在现阶段AI应用于眼底多病种识别的有效性和可行模式，为AI技术能够在临床上实现落地应用，进一步助力眼底病筛查、提速增效提供了方向。

▲研究流程及各组主要研究指标结果