中山大学中山眼科中心 三级甲等 公立医院

在中山大学多学科合作的医学人工智能创新平台支持下，由中山大学中山眼科中心和中山大学附属第三医院共同领衔的国际多中心研究项目，全球首次研发出通过眼部影像筛诊肝胆疾病的技术及评估系统，于1月26日在国际顶级期刊《柳叶刀——数字健康》上发表。此项跨学科的智能技术的成功研发，也开启了智慧医疗和健康管理的新时代。

全球首个通过眼部影像筛诊肝胆疾病的智能技术在中山眼科中心召开新闻发布会

基于眼部影像学的智能诊断技术将会成为创新医疗的新“核心”。中山大学眼科中心副主任林浩添介绍，眼睛结构精密，位置特殊，80%以上的外界信息均由眼部接收，相对于其他器官部位，以眼为窗口进行全身智能健康管理具有多项优势。首先，眼部数据最易于采集、模态最为丰富，眼科也成为人工智能应用的领跑学科，为人工智能在其他多个医学领域发展提供丰富经验。

与此同时，在人体众多器官中，眼睛是唯一能直接观察动脉和神经等重要结构的体表器官，全身各个器官系统的病变都会在眼部具有特征性表现。全身性疾病的全面筛查过程耗时费力，林浩添教授早在2018年即提出要以眼睛为窗口创建疾病新管理模式的概念，通过近三年的探索与布局，使智能模型通过一站式眼科检查识别全身病成为可能，进一步实现对疾病的预防、筛查、诊疗、随访的统一管理。

中国是肝胆疾病大国，亟需可大规模推广的无创筛诊技术。中山大学附属第三医院肝胆外科副主任医师钟跃思介绍，中国有近4亿肝病患者，约占全世界肝病患者总人数的三分之一。现有的检查方法如血检等有创检查或B超、CT、MRI等影像学技术不足以满足大规模人群的筛诊需求。世界卫生组织发布的指南建议使用简单的、非侵入性诊断测试来筛查肝胆疾病患者并评估其治疗资格，优先考虑病情最严重和死亡风险最高的患者进行治疗。

据了解，通过眼部影像筛诊肝胆疾病的技术研发项目，纳入来自中山大学附属第三医院肝胆外科及感染科、南方医科大学附属花都区人民医院感染科、爱康集团广州爱康国宾检查中心南天分院及环市分院等五家医疗机构共1789名参与者，通过前瞻性采集他们眼表及眼底影像学数据，研究组使用深度学习技术成功地从这些影像数据中提取出肝胆疾病的眼部特征并开发及验证了14个模型（7个裂隙灯模型及7个眼底模型），可分别用于筛查是否患有肝胆疾病及诊断是否患有肝癌、肝硬化、慢性病毒性肝炎、非酒精性脂肪肝、胆石症及肝囊肿六大类常见肝胆疾病。

中山大学中山眼科中心智能诊断预测平台肝胆疾病筛诊系统界面

林浩添表示，此研究构建的模型效果各有差异，在诊断重症肝病如肝癌、肝硬化方面取得了良好的效果，而在症状相对较轻的慢性病毒性肝炎、非酒精性脂肪肝、胆石症及肝囊肿中则表现欠佳。这些筛诊模型已成功部署在中山大学中山眼科中心智能诊断预测云平台上，可作为大规模快速无创筛诊的工具。

为了解析模型机制、打破黑箱效应，研究组首先采用了可视化技术来明确影像学相关特征，随后进行遮盖试验及灰度化测试进一步确定了关键影像学特征。通过上述技术的叠加应用，此研究首次验证了与结膜和巩膜相似，虹膜颜色和眼底视盘及血管结构包含了关键诊断信息，这一发现为更好地了解疾病的病理生理机制及其个性化管理创造了新的机会和方向。