文|智東西
編譯|程茜
智東西1月26日消息，本周二，英國利茲大學研究小組的一項新成果登上國際學術(shù)頂刊Nature的子刊Nature Machine Intelligence。研究人員開發(fā)了一種AI（人工智能）系統(tǒng)，該系統(tǒng)通過深度學習算法來訓練，可以分析視網(wǎng)膜掃描圖像中的心臟病發(fā)作跡象，識別準確率在70%-80%之間。
AI系統(tǒng)可以自動讀取視網(wǎng)膜圖像掃描，預測未來一年中該患者是否有心臟病發(fā)作的風險，并且眼部掃描的圖像在一般配鏡師或眼科診所中就能獲得。
這項研究由利茲大學領(lǐng)導聯(lián)合中科院寧波慈溪生物醫(yī)學工程研究所、英國約克大學、法國蔚藍海岸大學等研究人員進行，系統(tǒng)訓練的數(shù)據(jù)由英國生物樣本庫（UK Bio-bank）提供。
01.自動篩查視網(wǎng)膜圖像，預測一年內(nèi)心臟病風險
最近的研究表明，視網(wǎng)膜圖像上的視網(wǎng)膜血管密度或彎曲度等生物標記物與心功能相關(guān)，并可能預示著患者的心臟病發(fā)作風險。
研究人員通過研究心臟左室質(zhì)量（LVM）和左室舒張末期容積（LVEDV），證明使用視網(wǎng)膜圖像和基本人口數(shù)據(jù)可以預測患者的心肌梗死風險。
“該研究可能會改變我們篩查和追蹤心臟病早期癥狀的方式?！必撠煴O(jiān)督此項研究的亞歷克斯·弗蘭基（Alex Frangi）說。他目前在英國利茲大學擔任計算醫(yī)學鉆石禧年（Diamond Jubilee）教授，也是艾倫圖靈研究所（Alan Turing Institute）的圖靈研究員，“包括心臟病在內(nèi)的心血管疾病，是全球早期患者死亡的主要原因，也是英國的第二大疾病殺手?！?/p>
“那些參加常規(guī)眼科篩查的人，未來患心血管疾病的風險更高。視網(wǎng)膜AI系統(tǒng)識別可以更早地開始預防性治療，以防范心血管疾病。”利茲大學心血管醫(yī)學教授克里斯·蓋爾（Chris Gale）說，他也是這篇論文的作者之一。
視網(wǎng)膜AI輔助診斷心臟病的系統(tǒng)一旦普及，就可以用于眼鏡店、眼科診所的自動篩查，有高患病風險的患者就可以及時發(fā)現(xiàn)，并轉(zhuǎn)診給心臟病領(lǐng)域的?？漆t(yī)生。
02.視網(wǎng)膜變化+基本人口信息，就能判斷心臟病風險
深度學習過程中，這個AI系統(tǒng)使用來自英國生物銀行的數(shù)據(jù)進行訓練，分析了5000多人的視網(wǎng)膜掃描和心臟掃描圖像，已確定患者視網(wǎng)膜病理與心臟變化之間的關(guān)系。
學習了圖像模型后，該系統(tǒng)就可以僅通過視網(wǎng)膜掃描來估計左心室（心臟的四個腔室之一）的大小和泵送效率。一般情況下，心室擴大就代表著心臟病風險增加。
這5000個人的左心室大小變化及其泵送頻率的信息，與患者的年齡、性別等基本數(shù)據(jù)統(tǒng)一起來，AI系統(tǒng)就可以預測他們在未來12個月內(nèi)心臟病發(fā)作的風險。
AI系統(tǒng)的使用能大大降低心臟病診斷測試的未來成本?，F(xiàn)在為了確定心室大小和泵送效率，患者需要進行超聲心動圖或者心臟磁共振成像等測試。目前，上述測試的限制較多，只能在醫(yī)院中測試并且成本較高。因此，在不發(fā)達或醫(yī)療保健資源較少的地區(qū)，他們的患者醫(yī)療成本和等待時間可能會很長。
利茲大學英國心臟基金會心血管影像學教授、該研究論文的作者之一斯文·普萊因（Sven Plein）說：“AI系統(tǒng)是解開自然界中存在的復雜模式的絕佳工具，正是我們發(fā)現(xiàn)的——視網(wǎng)膜變化與心臟變化相關(guān)的復雜模式?！?/p>
03.視網(wǎng)膜圖像質(zhì)量參差，訓練數(shù)據(jù)受限
誠然，這項研究中也存在局限性。
首先，研究人員稱，使用視野較小的視網(wǎng)膜圖像，或不包含黃斑和視盤的圖像可能會影響該方法的性能。同樣，對比度、照明和圖像質(zhì)量的變化也會顯著影響結(jié)果。
其次，用于訓練和評估擬議方法的患者基本數(shù)據(jù)和圖像采集參數(shù)方面存在同質(zhì)性。據(jù)了解，可用的公開數(shù)據(jù)集只有兩個，分別是英國生物樣本庫（UK Biobank）和年齡相關(guān)性眼病研究機構(gòu)（AREDS），上述兩個機構(gòu)提供了與相應(yīng)患者視網(wǎng)膜圖像相關(guān)的患者人口統(tǒng)計學和心肌梗死事件信息。
年齡相關(guān)性眼病研究機構(gòu)的數(shù)據(jù)集是在之前用于評估年齡相關(guān)性黃斑變形研究中收集的，用于評估年齡相關(guān)性黃斑變性（老年性黃斑變性）的研究。因此，該數(shù)據(jù)集的大多數(shù)參與者平均年齡為70歲，并非處于心肌梗死發(fā)病率迅速上升的年齡。
本次研究中采用的是英國生物樣本庫提供的5000多名患者數(shù)據(jù)，相比于年齡相關(guān)性眼病研究機構(gòu)，英國生物銀行的數(shù)據(jù)異質(zhì)性較高，其人口數(shù)據(jù)基本上是健康的。因此，數(shù)據(jù)集中記錄的視網(wǎng)膜圖像采集后的心肌梗死病例在總?cè)丝谥械谋壤鄬^低，可以為訓練和驗證提供更多異構(gòu)數(shù)據(jù)。
有效的數(shù)據(jù)集對于將正在開發(fā)的解決方案轉(zhuǎn)化為實際臨床應(yīng)用至關(guān)重要，這將是研究人員未來工作的主題。
04.結(jié)語：視網(wǎng)膜診斷系統(tǒng)加速AI應(yīng)用落地
近年來，醫(yī)療AI賽道涌現(xiàn)了多項突破性成就，尤其在視網(wǎng)膜輔助診斷領(lǐng)域。除利茲大學的視網(wǎng)膜診斷心血管疾病，我國廣州中山大學中山眼科中心的系統(tǒng)可識別糖尿病、高血壓等全身性疾?。粐鴥?nèi)視網(wǎng)膜影像AI創(chuàng)企鷹瞳科技的算法能識別55種健康風險……
視網(wǎng)膜AI輔助診斷系統(tǒng)，能夠?qū)⑨t(yī)療場景進一步擴大，適用于眼科診所、眼鏡店等常見區(qū)域，降低醫(yī)療成本，更快發(fā)現(xiàn)突發(fā)性疾病。視網(wǎng)膜AI輔助診斷系統(tǒng)將進一步促進AI技術(shù)普惠。
來源：英國利茲大學官網(wǎng)