我國(guó)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)
導(dǎo)言:近期,中山大學(xué)中山眼科中心等聯(lián)合研究團(tuán)隊(duì)歷時(shí)近4年,納入六萬多張來源于不同場(chǎng)景和設(shè)備的眼底彩照,受流式細(xì)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)。
2021年9月22日,美國(guó)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(jìn)行補(bǔ)充,截至目前,該清單已有521項(xiàng)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(jìn)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(shí)驗(yàn)室預(yù)處理過的高質(zhì)量圖像進(jìn)行構(gòu)建的,這并不代表真實(shí)世界同樣適用。既往真實(shí)世界研究顯示,約21%現(xiàn)場(chǎng)拍攝的眼底彩照無法被AI系統(tǒng)識(shí)別,嚴(yán)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(tuán)隊(duì)歷時(shí)近4年,納入六萬多張來源于不同場(chǎng)景和設(shè)備的眼底彩照,受流式細(xì)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(gè)眼底圖像質(zhì)量智能分類模型,可參照臨床實(shí)踐規(guī)范對(duì)模型輸出結(jié)果進(jìn)行分類,實(shí)現(xiàn)真實(shí)世界環(huán)境下的眼底圖像高通量分析和精確轉(zhuǎn)診。該團(tuán)隊(duì)在國(guó)內(nèi)多家醫(yī)療機(jī)構(gòu)開展的前瞻性隊(duì)列研究證實(shí)DeepFundus系統(tǒng)所有模型的AUC均在0.9以上,具有較高的準(zhǔn)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(diǎn)和立場(chǎng)。
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