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我中心张秀兰教授团队在Nature子刊上发表青光眼人工智能论著

发布日期:2020-09-28   http://www.zgjsyw.com
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导读:我中心张秀兰教授团队在Nature子刊上发表青光眼人工智能论著9月22日,Nature子刊NPJDigitalMedicine在线刊登了中山大学中山眼科中心张秀兰教授与3个国际、12个国内单位共40个研究者共同合作完成的基于视野算法的青

9月22日,Nature子刊NPJ Digital Medicine在线刊登了中山大学中山眼科中心张秀兰教授与3个国际、12个国内单位共40个研究者共同合作完成的基于视野算法的青光眼人工智能筛查平台iGlaucoma论著。该论著第一完成单位为中山眼科中心,李飞博士(第一作者)、宋迪平、陈涵为并列第一作者,张秀兰教授(最后通讯作者)、乔宇、唐广贤为并列通讯作者。据悉,这是Nature及其子刊首次刊登眼科领域青光眼人工智能论著。

该研究最大亮点是以诊断算法为基础,开发可以随时扫描视野报告、给出青光眼和非青光眼诊断的智能手机应用(iGlaucoma),并通过多中心研究验证了该应用程序在现实世界使用的可靠性。该研究为如何将AI算法落地应用提供了一种新的思路,极大拉近了深度学习开发与实际应用的距离。

 

中山大学中山眼科中心第一单位、李飞博士第一作者、张秀兰教授最后通讯作者发表在NPJ Digital Medicine的论著文章

 

青光眼是全球第一位不可逆性致盲眼病,早期诊断十分困难,尤其诊断中最重要的指标是视野检查,但其判读存在主观性、学习曲线长。中山大学中山眼科中心张秀兰教授团队经过3年多的努力,与中国科学院深圳先进技术研究院乔宇教授团队、商汤科技,携手国际、国内共15家眼科机构(见下文),成功研发出基于万级精标Humphrey视野数据的自动青光眼判读系统,并将此神经网络嵌入APP中,实现电脑端和移动端通用的视野判读APP,可供青光眼医生、非青光眼医生,尤其基层医生使用,辅助他们更好判读视野,提高青光眼诊断率。

 

在研究的第一部分,基于国内7家眼科机构收集的临床数据,张教授团队将视野数据分为存在青光眼损伤与非青光眼损伤两大类。iGlaucoma内置的算法基于8000张视野组成的训练集开发,在验证集展现了优越的诊断性能,并在外部测试集取得了超过专科医师的效果。研究的第二部分,研究组将算法集成于手机APP内,并于从国内三家青光眼门诊采集前瞻性数据,输入iGlaucoma进行诊断。iGlaucoma同时支持电子报告与纸质报告,在诊断性能上iGlaucoma展现了压倒性的读片速度及诊断准确性。

作为全球第一大不可逆致盲性眼病,我国青光眼患者超过1300万人,已成为重大的公共卫生问题。利用人工智能辅助诊断青光眼,对改善视觉、提高生活质量有着不可估量的意义。从临床到科研,以科研回馈临床,非常难得,这也正是临床研究的意义所在。

青光眼影像学、人工智能研究一直是张秀兰教授团队的主打研究方向之一。在中山大学中山眼科中心临床研究中心平台支持下,近年的研究取得累累硕果。迄今发表SCI文章138篇,临床研究相关文章80余篇。眼科影像学和人工智能相关文章共发表40篇,包括两篇发表于国际影像学领域期刊Medical Imaging Analysis(MIA,IF 11.15)的青光眼人工智能论著。以上文章累计引用次数2873(Google学术),H指数35。从青光眼发病机制的影像学研究跨越到青光眼人工智能早期筛查和诊断,再到建立全球最大的眼科精标数据共享平台iChallenge(https://eye.baidu.com),张教授在业界享有盛誉,已获得诸多国际学术组织颁发的学术奖项,包括亚太眼科成就奖、亚非眼科学会荣誉奖、眼科影像杰出成就奖、世界最有影响力眼科医师100强等,在国际舞台上展露了中国学者的风采。团队今后将致力于研发最前沿的人工智能算法,全方位解读青光眼多模态影像数据,打造最先进的人工智能辅助下的青光眼诊疗及影像分析决策平台。

 

原文文章链接

https://doi.org/10.1038/s41746-020-00329-9

 

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