致远慧图联合复旦大学附属眼耳鼻喉科医院首创晶状体浑浊度人工智能(AI)分级技术

　　近日，北京致远慧图科技有限公司联合复旦大学附属眼耳鼻喉科医院卢奕教授领衔的科研团队，共同开发出了晶状体浑浊度AI分级技术。目前，该技术尚未见类似报道，处于全球首创地位。

　　白内障是由于患者眼球内的晶状体蛋白质发生变质，导致其晶状体开始浑浊，在晶状体内部形成白色的浑浊面的一类疾病。浑浊面会阻挡光线进入到患者的眼睛内部，使得患者视力发生模糊，并且随着人体年龄的不断增加，这种疾病的发病率也会不断增加。

　　白内障治疗领域，需要根据晶状体混浊度及患者视力两个参数来判断患者是否需要手术治疗。目前医生根据晶状体混浊分类方法III(LOCS III)，通过对比患者与正常人晶状体的透明程度，从而对患者晶状体的混浊程度做定量判断。然而，通过人工方法来判断晶状体浑浊度的时候，因为是主观检查，不可避免的会有偏差。不同医生对同一个患者晶状体混浊程度的评价往往并不相同，那这也就意味着，同一名白内障患者，有些医生认为他需要手术治疗，而有些医生认为该患者无需手术治疗。这中治疗决策的不一致性自然会给临床工作造成困扰，也会给患者带来不佳的治疗体验。眼科医生迫切需要一种类似于温度计之于温度、测速仪之于速度一样的工具，能够客观评价晶状体浑浊度的测量方法，通过提高医师对晶状体混浊程度的判断的标准化程度，从而提升白内障治疗决策标准化水平。

　　在复旦大学附属眼耳鼻喉科医院卢奕教授的倡导下，北京致远慧图科技有限公司与卢奕教授团队密切合作，终于在2019年4月开发出了晶状体浑浊度AI分级软件。该软件通过使用深度机器学习算法，学习了500多张混浊程度各异的晶状体照片，然后通过一个196例的验证照片集进行人机对比。经过对比后发现，晶状体浑浊度AI分级软件能够准确判断出晶状体的混浊程度，其判断的准确程度与高年主治医生相当。除了准确度可信之外，晶状体浑浊度AI分级技术可重复性极好，输入同一张图像给计算机算法，无论何时输入，无论输入多少次，计算机对该图像的晶体混浊程度的判断完全没有变化。也就是说，通过这项技术，解决了晶状体混浊程度缺乏客观测量工具的问题，在该AI软件的帮助下，不同眼科医师对晶状体混浊程度就是完全标准化的了。

　　当被问及这项研究的意义时候，卢教授介绍到，AI晶状体浑浊度分级软件具有准确程度高且稳定性好着两个特点，借助该软件，眼科医生可以准确判断晶状体混浊程度，从而准确判断该患者是否需要手术治疗，即便是来自不同医院、不同经验的医生，治疗决策也会趋于一致。此外，以往眼科AI技术多集中于眼底病变，晶状体浑浊度AI分级软件的问世，也是第一次将AI技术应用于眼前节领域，进一步拓宽了AI软件的应用范围。

　　“白内障按晶体混浊部位可以分为皮质性、核性及囊膜下三型，我们这次尝试仅是针对核心白内障患者，未来我们会探索其他类型的白内障，并开展更大规模的验证性研究，以便进一步拓宽该项技术的可信性及应用范围，为更多的患者提供更精细化的疗服务“。对于将来，卢教授踌躇满志。

　　AI白内障核分级技术研发流程示意图