AI辅助有望解决青光眼诊断医疗资源不均难题

AI辅助有望解决青光眼诊断医疗资源不均难题 nclick="fontZoom('+', 'article');"/>  nclick="fontZoom('-', 'article');"/>日期：2022-09-07    来源：上观新闻    评论：0    标签：AI医疗科技
 ai辅助判断青光眼有了实质性进展。近日，国家药品监督管理局经审查批准“慢性青光眼样视神经病变眼底图像辅助诊断软件”创新产品注册申请。未来在云计算、5g网络等数字技术的助力下，互联网+ai有望形成远程筛查新模式，扩大青光眼普惠筛查的覆盖面。 　　据悉，青光眼是全球排行第二位的致盲眼病，仅次于白内障，相对于可手术复明的白内障，青光眼导致的视力丧失却是不可逆的，只有早筛查、早诊断、早治疗才能避免失明。 　　中华医学会眼科分会发布的《中国青光眼指南（2020年）》显示，我国是青光眼患者人数最多的国家之一，2020年青光眼患病人数达2100万，其中致盲人数达567万，给患者家庭及社会造成沉重负担。 　　我国医疗资源分布不均，很难高效地帮助青光眼筛查覆盖所有人群，因此检出率低、晚期率高。北京同仁医院王宁利教授表示，依托人工智能等数字技术或能更有效地解决问题，通过将医生能力智能化，让人的移动变成信息的移动，从而更高效、低成本地覆盖基层，在未来中国青光眼早期诊断筛查中有望发挥重要作用，提高我国青光眼疾病的检出率、减少致盲致残率。 　　2018年国家药监局修订发布《创新医疗器械特别审查程序》，该程序对具有我国发明专利、技术上具有国内首创、国际领先水平、并且具有显著临床应用价值的医疗器械设置了特别审批通道。 　　腾讯医疗健康（深圳）有限公司开发的“慢性青光眼样视神经病变眼底图像辅助诊断软件”通过创新医疗器械特别审查程序后，正式获批上市，自此成为国内首个获批创新医疗器械的互联网科技企业。 　　北京同仁医院王宁利教授团队携手腾讯觅影联合科研成果，采用深度学习人工智能算法，提供临床辅助分诊建议。ai基于不同视野范围，分别构建了对应的子分类模型，算法引擎采用多模型集成学习策略，列出有无疑似慢性青光眼样视神经病变的提示，为执业医师提供可疑慢性青光眼样视神经病变的提示，以及是否需要进一步就医检查的辅助诊断建议。 　　此外，ai还提供了眼底照相机成像的质控方法，能够自动识别非眼底图像、大面积污损和屈光间质浑浊等临床中常见的眼底图像质量问题，有效提升辅助诊断的准确率和置信度。